【データサイエンス】シニアデータサイエンティスト

必須

• 本ポジションは、データサイエンスとデータエンジニアリングの専門技術、およびそれらをビジネスに繋げた経験が求められます。
• プロジェクトリード・品質管理の実績：プロダクト/ソリューション開発プロジェクトあるいは受託型データ解析プロジェクトにおいて技術的なリードを担う役割のもと、要件定義から実装・運用まで主体的かつ全工程に関与した経験。

• 必須スキル

  • 効果測定領域を中心とした統計モデリング力：効果測定領域における統計モデリングの実装経験（Python/Rなど）。とくに因果推論、マーケティングミックスモデリングの実施・ビジネス適用経験。統計検定準1級相当の数理統計基礎。
  • データ統合・ハンドリング技術：SQLを用いたデータ統合・ETL/データクレンジングの構築・実行経験。
  • 顧客課題の構造化・言語化、分析企画の設計経験。複雑な技術内容を非専門家にも「翻訳」し、プロダクト/ソリューション開発あるいはデータ解析プロジェクトの進捗管理、技術的課題を管理経験

歓迎

• 歓迎経験

  • MLOpsの実践経験：分析モデル・ソリューションの本番運用を見据えた、パイプライン自動化、CI/CD、モデル監視等の実務経験。
  • 生成AI・LLMの業務組み込み経験：生成AIやLLMを分析業務・開発プロセスに組み込み、業務効率化や新たな分析価値の創出につなげた経験。
  • 分析ソリューション/プロダクトの開発関与経験：分析SaaS・データプロダクト等の企画・開発・改善に関わった経験。
  • 技術指導経験：少人数チームの技術的リードや、後輩・メンバーのメンタリング、技術指導経験。

• 歓迎スキル

  • 分析基盤構築：クラウド（AWS/Azure/GCP）、DWH（Snowflake等）の基礎知識と、セキュアでスケーラブルな分析環境の設計能力。
  • ソフトウェアエンジニアリング素養：Gitによるバージョン管理、テストコード、コードレビュー、モジュール化を意識した設計など、チーム開発の基礎素養。

求める人物像

• 正解のない状況や前例のない現場において自ら能動的に行動するスタンスと真剣勝負を楽しめるマインドを持つ方

使用ツール

募集背景とミッション

• 当社データサイエンス部門は、受託型のデータ解析事業から自社データ資産を活用したソリューション/プロダクト開発に軸足を移しています。マーケティング施策の効果測定・投資配分最適化、新商品・新店舗の需要予測など自社データ資産をフル活用したソリューション/プロダクト開発を技術面で推進をするデータサイエンティスト（シニアクラス）を募集します。

具体的な業務内容

• データサイエンス技術を活用したマーケティング効果測定/需要予測ソリューションのロジック設計・実装をリードいただきます。
• 特に消費財メーカー、小売・流通業をターゲットとした、小売店パネルデータ/消費者パネルデータ/モバイル空間統計データを活用した開発を想定しています。
• また、マネージャーや営業フロントと連携し、当社データ契約顧客に対した実証実験/ニーズ検証の実行リードも行います。
• 因果推論によるマーケティング施策効果推定、数理最適化による最適投資配分導出、統計解析/Machine Learningによる予測およびMLOpsの設計、構築を想定します。

開発/分析環境、技術スタック

• ⾔語/フレームワーク: Python, R
• インフラ/クラウド: Google Cloud
• その他: Docker, GitHub, GWS, Claude

1. 国内有数のデータ資産を前提に、戦略を組み立てられる

• 消費財メーカー/小売業において市場の動きをとらえる「通貨データ」として位置づけられる小売店パネルデータ（SRI+）、消費者パネルデータ（SCI）を保有しており、高いビジネスインパクトのもと、開発企画の自由度高く行える環境です。クライアントのマーケティング課題（投資配分適正化、市場予測など）へ踏み込んだプロダクト/ソリューション設計に携わることができます。

2. 多様なクライアント課題に向き合う開発

• 消費財・耐久消費財・メディアなど各業界のリーディングカンパニーの持つマーケティング課題に対してのソリューション/プロダクトの開発を行うため、課題のパターンと問題解決の経験値を得ることができます。

3.マネジメントと専門性を両立できる

• 因果推論・ベイジアンモデリング・数理最適化など、マネージャーであってもデータサイエンス技術の検討・推進に関わることが期待されます。「マネジメントに進むと技術から離れる」というトレードオフを強いない組織です。勉強会やナレッジドキュメンテーションを通じてメンバーと互いに高め合う文化があり、マネージャー自身も技術面で学び続けられる環境です。

4. 第三者としての中立性と、世の中への貢献

• インテージは特定のメーカー・プラットフォーマー・小売業に依存しない第三者の立場で、客観性のある自社/グループ会社保有データをもとに企業や社会の意思決定を支えています。組織として生み出す成果が、公正なデータに基づく社会の意思決定に還元されます。