データサイエンティスト

必須

• 顧客または社内関係者との折衝・コミュニケーション経験 1年以上

• ＋ 以下のいずれか一つ以上

  • Pythonを用いたデータ分析・集計の実務経験 1年以上
  • SQLを用いたデータ加工・集計の実務経験 1年以上
  • BIツール（Tableau / Power BI等）による分析業務経験 2年以上
  • ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 2年以上（DSへのキャリアチェンジ希望）

歓迎

• 統計分析・機械学習モデルの実務構築経験
• AWS / GCP / Azure 等クラウド分析基盤の利用経験
• Hadoop / Spark 等大規模分散処理の経験
• 小売・金融・製造業界でのデータ分析・事業企画経験
• 生成AI・LLM活用（RAG・プロンプトエンジニアリング等）の実務経験
• Kaggleコンペ参加・入賞経験

求める人物像

• SIer・事業会社でのデータ分析経験を活かし、データサイエンティストにキャリアチェンジしたい
• 「分析するだけ」の現職に物足りなさを感じている
• 機械学習・AI開発の実務に携わりたい
• 小売・金融・製造など特定ドメインの知識を活かしてコンサルティング領域に挑戦したい
• 20〜30代で成長スピードを最大化したい

使用ツール

職務内容

• KDDIグループをはじめ、小売・製造・金融・サービス業など多様なクライアントのデータ利活用プロジェクトに参画。
• データサイエンティスト・データエンジニアとしてビジネス課題の解決に取り組みます。

データサイエンス業務

• 分析要件定義・データマート設計
• 機械学習・統計モデルの実装
• 分析結果のアドバイザリー・提案
• 生成AI・LLMを活用した新規分析

データエンジニア業務

• DWH・ETLパイプラインの設計・構築
• BIダッシュボード構築・保守
• クラウド分析基盤（AWS/GCP等）の運用
• データ品質管理・ガバナンス整備

担当できるプロジェクト例

• （通信業界）解約抑止モデル構築：機械学習で顧客離反を予測し、高リスクセグメントへの施策リストを自動生成。解約率を前年比6%改善
• （通信業界）コンテンツレコメンドエンジン：ユーザー行動データを基にした個別最適化モデルの設計・実装。CTR向上に貢献
• （小売・マーケティング）DXマーケティング基盤：デジタルマーケ環境高度化のためのデータリレーション最適化・需要予測モデル構築
• （製造・ビジネスプロセス）業務プロセス可視化：データ基盤構築とBI活用で製造ラインの稼働率改善に貢献
• （金融）与信モデル・不正検知：行動データを用いたリスクスコアリングモデルの構築
• （クラウド移行）クラウド環境（AWS/GCP/snowflake/databricks）移行：分析実行時間の大幅短縮を実現

当社で働く魅力

• 成長：テックリードによる日常的なコードレビューをはじめとしたOJT
• キャリア：明確な等級制度（メンバー→リーダー→マネジャー）と透明な昇格基準

このポジションの魅力

• 「分析できる」から「ビジネスを変える」へ ─ 多業界の課題を、データで解く
• KDDIグループだけでなく、小売・製造・金融・サービス業まで多様なクライアントのデータプロジェクトに参画。
• 特定業界の専門データだけでなく、様々なドメインの課題に触れることで専門性の「拡張」が実現できます。

募集背景

• 在宅ワークや社会のDX化が進む中、ビッグデータの利活用や機械学習やAI開発による自動化への需要が急速に高まっています。
• 弊社でも、クライアント数、お任せいただける案件数ともに急増しております。
• そのため、Pythonを利用したデータ集計、処理、加工、整形、加工、解析といったデータアナリストとしてのご経験やデータマート作成やDWH構築といったデータエンジニアとしてのご経験があり、今後データサイエンティストとして成長されていきたい意欲溢れた方を迎え入れたいと考えております。
• 大手クライアント視点でのデータ分析やレポーティングの経験は、着実にデータサイエンティストとしてのスキルアップと市場価値の向上に繋がります。
• まだまだ若い企業のため、組織作りから携わることができ、将来の幹部も目指せる環境です。

入社後のオンボーディング（キャリアチェンジャー歓迎）

• 「SIerエンジニア」「事業会社アナリスト」からの転職者が活躍中！入社後の丁寧なサポートで安心してジョインできます。
• STEP 1（入社〜1ヶ月） 企業理念・事業理解オンボーディング、業務フロー把握
• STEP 2（1〜3ヶ月） プロジェクトOJT参加・テックリードによる日常的なコードレビューで実践スキルを習得
• STEP 3（3ヶ月〜） 担当プロジェクトで自律的にアウトプット。評価制度に基づく初回フィードバック面談