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データサイエンティスト（Pricing Analytics / Model Operations）
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 休日
- 年間休日120日
- 雇用形態
- 記載なし
どんな仕事かAIによる生成
顧客の販売データ、予約データ、価格データ等を分析し、顧客ごとの価格算出モデルやパラメータ、ルールを設計・設定するポジションです。実際の販売結果やモデルの挙動を確認し、価格運用・モデルの改善や効果検証を行います。顧客や事業部門、営業、カスタマーサクセス、データサイエンティスト、エンジニアと要件を整理します。
この求人に応募
応募資格
必須
- Python / SQL等を用いて、複数のデータを抽出・加工し、事業課題の分析を行った実務経験
- 曖昧な業務要件や複雑な運用ルールを整理・構造化した経験
- 分析結果や業務要件を、パラメータ、ルール、モデル等の定量的な仕組みへ変換した経験
- 分析結果をレポーティングだけで終わらせず、施策、業務運用、プロダクト等の意思決定へ反映した経験
- 非技術者と要件を整理し、分析結果やモデルの挙動について説明・議論できる能力
歓迎
- 予測モデル、スコアリングモデル等の運用、精度検証、チューニング経験
- 需要予測、価格分析、レベニューマネジメントに関する経験
- 時系列データの分析経験
- A/Bテスト、因果推論等を用いた施策評価経験
- 顧客向けのデータ分析、コンサルティング経験
- スポーツ、エンターテインメント、ホテル、交通、小売等のドメイン経験
- MATLAB、Python等を用いたモデル実装経験
- モデルの成果を売上、販売数、稼働率等の事業KPIで評価した経験
求める人物像
- 分析することよりも、分析によって意思決定を変えることに興味がある方
- 複雑で曖昧な現場の状況を整理することを楽しめる方
- モデルとビジネスの両方を理解したい方
- 顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を考えられる方
- 数字だけでなく、数字の背景にある事業構造にも興味を持てる方
募集要項最終確認 10/29
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 記載なし
- 給与
- 500〜1200万円/年
- 給与の詳細
- 500万円 ～ 1,200万円・昇給（年2回 1月、7月※人事評価による） ・賞与（年1回 7月）
- 手当
- 交通費全額残業手当
- 勤務地
- 東京都千代田区神保町3-27-7 Takebashi7 9階
- 働き方
- ※リモートワーク：可（フルリモート不可）
- 勤務時間
- ■勤務形態：フレックスタイム制 標準勤務時間：9:30～18:00 ・コアタイム：10:00～15:00 ・フレキシブルタイム：5:00～10:00、15:00～22:00 ・1日の標準労働時間：7時間30分 ・休憩時間：60分 ・平均残業時間：20時間（繁忙期/閑散期によって変動あり）
- 年間休日
- 120日
- 休日・休暇
- 土・日・祝休み年末年始休暇年間有給休暇：7日～20日（入社した日から有給休暇を付与します。下限日数は、入社初年度1月～3月に入社した場合の日数です）1時間単位の時間休制度
- 福利厚生
- 通勤手当：コミュニケーション促進を目的としたランチ補助制度個人の能力に合わせたスキルアップ（資格取得等）のサポート※副業：可※リモートワーク：可（フルリモート不可）
- 社会保険
- 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
- 掲載日
- 2026/09/13 03:11（47日前）
- 最終確認
- 2026/10/29 15:04（1日前）
仕事内容
ポジション概要
- ダイナミックプライシングでは、優れたモデルを作るだけでは十分ではありません。「この試合は満員を優先したい」「急な天候変化で需要が変わった」「この施設特有の販売ルールを価格に反映したい」実際のビジネスでは、顧客や現場ごとに異なる事情が存在します。
- このポジションでは、データとモデル、そして現場の間に立ち、曖昧な事業要件を分析・構造化し、パラメータ、ルール、モデル等へ変換します。
- また、モデルを導入して終わるのではなく、実際の販売状況やモデルの挙動を確認しながら、継続的に価格運用を改善します。
ミッション
- 顧客・現場の複雑な事業要件をデータとモデルの言葉へ変換し、価格算出モデルを実際の事業環境で継続的に機能させること。
仕事内容
- 顧客の販売データ、予約データ、価格データ等の抽出・加工・分析
- 顧客・事業部門からの要望や運用ルールの整理・構造化
- 顧客ごとの価格算出モデル、パラメータ、ルールの設計・設定
- 需要予測・価格算出モデルの挙動確認、精度検証
- 実際の販売結果を踏まえたモデル・パラメータのチューニング
- 異常値や想定外のモデル挙動の原因分析
- 価格変更前後の売上、販売数、稼働率等を用いた効果検証
- 顧客・営業・カスタマーサクセス・データサイエンティスト・エンジニアとの要件整理
- 分析結果をもとにした価格運用・モデル改善の提案
- ※将来的には、複数の顧客・ドメインを横断したモデル運用設計や、価格運用そのものの標準化・高度化にも関わっていただきます。
このポジションの面白さ
- 1. 分析結果を自分で意思決定へつなげられる 分析して示唆を出して終わるのではなく、その結果を価格やモデルパラメータへ反映します。その後の販売結果まで確認できるため、自分の分析が事業へ与えた影響を直接見ることができます。
- 2. データと現場の両方を理解するデータサイエンティストになれる 実際の顧客要望は、最初から数理的に整理されているわけではありません。曖昧な要望を整理し、「モデルで何を表現するべきか」へ変換する能力が求められます。
- 3. 一つの業界に閉じない スポーツ、エンターテインメント、ホテル、レジャー、高速バス等、需要構造の異なる複数の市場で価格分析・モデル運用を経験できます。
入社後6〜12ヶ月で期待すること
- 担当する顧客・ドメインのデータ構造と価格算出ロジックを理解する
- 担当顧客のモデル・価格運用を自立して担当する
- モデル挙動と事業KPIの双方から異常や改善機会を発見する
- 顧客の要望を、そのまま開発要件にするのではなく、パラメータ、ルール、モデル要件として構造化する
- 分析結果から価格運用の改善案を提示し、実行後の効果まで検証する
- 複数案件で得た知見を横断し、モデル運用の標準化・改善につなげる
この求人は、ダイナミックプラス株式会社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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