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データサイエンティスト（管理職候補）
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 年間休日126日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
データサイエンス組織の責任者として、高度なモデリングと研究開発を担い、電通クロスブレインの技術的な強みを確立します。研究開発戦略の設計や新たな分析手法・モデルの開発を主導し、複数チームの統括、人材育成、部門戦略の策定を行います。
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応募資格
必須
- データサイエンス領域での高度な実務経験（7年以上が目安）
- データサイエンス組織のマネジメント経験
- 研究開発戦略を立案した経験
- 案件の創出・経営層との折衝の経験
- 人材育成・組織開発の経験
歓迎
- 研究開発組織のマネジメント経験
- 新しい分析手法・商品の開発経験
- 大学・研究機関との連携経験
求める人物像
- モデルの精度向上にとどまらず、「なぜこの事業はこう動くのか」を構造から解き明かし、変えたい方
- 既存のモデルや定石に頼らず、自ら問いを立て、仮説の設計から検証までを回せる方
- 分析結果をゴールにせず、意思決定・行動・事業の変化まで見据えられる方
- 技術だけに閉じず、数理モデルを経営の意思決定に接続する対話ができる方
募集要項最終確認 10/25
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 正社員※試用期間6ヶ月中は、9:30～17:30（休憩1時間）での勤務となります。
- 役職
- 管理職候補プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割
- 給与
- 1014〜2418万円/年
- 給与の詳細
- 年収 1,014万円〜2,418万円 想定年収：1,014〜2,418万円 役割：データサイエンス組織の責任者・研究開発戦略 固定残業代を含みます。時間外・深夜・休日労働があった場合は法定に基づき別途支給します。詳細は面談にてご案内します。
- 勤務地
- 東京都港区東新橋1-8-1
- 働き方
- ハイブリッド勤務（リモート・出社は本人裁量、出社は月数日程度が平均）。全国主要都市のコワーキングスペースも利用可。
- 勤務時間
- フルフレックスタイム制（コアタイムなし、所定労働時間7時間）始業・終業は個人の裁量に委ねられます（試用期間中を除く）。※試用期間6ヶ月中は、9:30～17:30（休憩1時間）での勤務となります。
- 年間休日
- 126日
- 休日・休暇
- 完全週休2日制（土日）祝日年末年始年間休日126日リフレッシュ休暇DXB特別休暇ウィメンズヘルス休暇 等
- 福利厚生
- 電通健康保険組合の福利厚生スキルアップAID（外部研修・資格取得を年間12万円まで会社負担）ブックAID（書籍購入費全額補助）
- 社会保険
- 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙
- 経験年数
- 7年以上
- 選考の流れ
- ■選考フロー ・書類選考 ↓ ・一次面接（部長・マネージャー・チームリーダーのうち1〜2名） ↓ ・最終選考前のご準備 ・適性検査（SPI） ・ドキュメンテーション課題 ・リファレンスチェック ↓ 最終選考（執行役員・部長） ↓ 内定・オファー面談※ポジションや状況により、書類選考の前後にカジュアル面談を実施する場合がございます※ポジションにより、選考内容が変更となる可能性があります【適性検査】 Webにて受検いただきます。【ドキュメンテーション課題】 事前にテーマをお伝えし、資料を作成いただきます。 最終選考では、この内容をプレゼンテーションしていただきます。【リファレンスチェック】 弊社では、最終選考の前に、リファレンスチェックサービスを利用したご協力をお願いしております。
- 掲載日
- 2026/09/10 02:26（47日前）
- 最終確認
- 2026/10/25 14:09（2日前）
仕事内容
職種定義
- データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
- クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
- そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
- この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。
- ※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
- ※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。
業務内容
- データサイエンス組織の責任者として、高度なモデリングと研究開発で、電通クロスブレインの技術的な強みを確立します。
- 研究開発戦略の設計と、新たな分析手法・モデルの開発の主導
- 複数チームの統括、人材育成
- 経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）、部門戦略の策定
- 経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）
得られる経験
- 数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
- データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
- システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
- 高度な数理モデル開発の実務経験を積める
- 型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会
この求人は、株式会社電通クロスブレインの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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