データコンサルタント / データサイエンティスト

必須

• データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験5年以上
• 統計・機械学習を用いたデータ分析と、ビジネス事例における予測・最適化等のモデル構築の実務経験3年以上
• ヒアリングを通じてビジネス課題を抽出し、仮説・ゴール設定からデータ分析課題への落とし込みを主導した経験3年以上
• データ分析プロジェクトの推進・管理（プロジェクトマネジメント）を担った経験2年以上
• ユーザー・ステークホルダーとのビジネス要求やQCD（品質・コスト・納期）に関する折衝・合意形成を担った経験
• 要件定義書・分析レポート等のテクニカルドキュメントや提案書・報告書等のビジネスドキュメントの作成、プレゼンテーションを通じて分析結果を意思決定につなげた経験

歓迎

• 生成AI・LLM技術に関する知識と、データサイエンス実務での活用経験
• コンサルティングファームでのコンサルタント経験
• 商用レベルのプロダクトの実装・開発経験
• ビジネスレベルの英語力

求める人物像

• "手段"ではなく、"目的"と"成果"にこだわり、品質・納期・付加価値にプロとして責任を持てる方
• 「自分事」として意思決定された内容を最後まで諦めずに考え抜き、実践・完遂できる突破力・推進力をお持ちの方
• 好奇心や向上心を持ち、最新技術や未知の領域へもポジティブに飛び込める方
• 日々の業務の中で小さく試し、深く学び、改善を繰り返し、その学びを可視化して組織の成長へとつなげられる方
• 自身の担当や専門領域にこだわらず、必要な人を巻き込みながらチームとして成果を最大化できる方
• 他者を尊敬・信頼し、謙虚な姿勢でコミュニケーションを取りつつ、建設的な意見を述べ議論ができる協調性をお持ちの方

使用ツール

ポジションの役割

• 本ポジションは、データサイエンスの力で事業課題を解くデータコンサルタント/データサイエンティストです。
• ビジネス課題のヒアリング・構造化といった上流のコンサルティングから、機械学習・数理最適化モデルの開発、現場への導入・価値創出までを一気通貫で担っていただきます。
• ※入社後の肩書は「データサイエンティスト」になります

具体的な業務内容

• ヒアリングを通じたビジネス課題の抽出・構造化と、仮説・ゴール設定からデータ分析課題への落とし込み
• 顧客データの分析を通じたビジネスインサイトの提供
• 需要予測・供給予測等の数値予測をはじめとする機械学習モデルの開発
• 配送最適化・番組編成最適化等の数理最適化モデルの開発
• データ分析プロジェクトの推進・管理（ユーザとのビジネス要求やQCD（品質・コスト・納期）に関する折衝を含む）
• 対象となる産業やビジネスが多岐に渡るため、対応するプロジェクトの種類も様々です。最近では生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトも多く立ち上がっています。

過去に当社で実装したプロジェクトの一例

• 通販番組編成自動化システムの開発：経験と勘に依存していた番組編成業務を整理・定式化し、自動で編成案を生成する最適化アルゴリズム・Webシステムを開発・導入。編成案作成にかかる期間を約1週間から数時間へ短縮。
• 小売業向け新規出店売上予測モデルの開発：各種店舗の定量・定性データを用いた売上予測モデルと、分析結果を可視化するツールを開発・導入。出店判断や売上向上施策の検討を支援。
• 食品スーパー向け総菜値引き最適化アルゴリズムの構築：総菜の値引き施策を最適化するアルゴリズムを構築し、店舗で利用できるアプリケーションとして開発・導入。
• 生成AIを活用した投融資判断支援システムの開発：過去の投融資案件情報を活用し、案件比較や判断材料の整理を支援するWebシステムを開発・導入。生成AI・AIエージェントを活用し、投融資判断業務の効率化と意思決定品質の向上を支援。
• 大手SIerにおけるAI駆動型システム開発を実現するAIエージェントの開発：AI駆動型のシステム開発プロセスを実現するAIエージェントの企画・技術実証・開発を推進。

配属先

• エンジニアリング部 データサイエンスチーム（2チーム体制。配属チームは選考過程で決定）に配属となります。
• 大手総合商社の持つ多彩なビジネスフィールドを中心に多くのプロジェクトを推進しており、今後の業容拡大を見据えて体制を拡充しています。

仕事の魅力

• 大手総合商社のプロジェクトの技術主担当として企画段階から加わり、実装・定着・価値創出まで伴走して成果が出るところまでやり切ることができます。
• 外部ベンダーではなく住友商事グループの「内製」パートナーとして、経営層・主管部と近い距離で上流（構想/企画）からDXを推進できます。
• 住友商事グループの多様な事業領域（全9産業グループ）を舞台に幅広いテーマで経験を積むことができ、自身の強みや志向に合った領域で裁量を持って活躍できます。
• 現場知識のある商社メンバーや、高度な技術・知識を持つエンジニア・データサイエンティストと協力しながらスムーズにプロジェクトを進行できます。

分析環境

• 分析環境についてはプロジェクトによって逐次選択していますが、主に使用するものは下記の通りです。
• Notebook：Jupyter Notebook/JupyterLab/Google Colab など
• インフラ：AWS/GCP/Azure の各種サービス群
• コーディングエージェント：Claude Code/Codex/Devin
• 生成AI：ChatGPT Business/Claude Team/Gemini Enterprise
• ※適宜最新のモデルやサービスを導入し分析プロセスに適用しています。
• バージョン管理：GitHub
• CICD：GitHub Actions
• タスク管理：Wrike
• チャットツール：Slack/Teams
• 業務用端末（PC）：MacBook・Windows