シニアデータサイエンティスト

職務内容

1. 1インテージの豊富なデータアセットを活用し、顧客の事業・マーケティング課題を解決するために、データサイエンス、データエンジニアリングの高度な専門知識を統合し、技術的な側面から組織の成長を牽引する。
2. 2プロジェクトを通じて技術的課題を特定・解消し、技術的品質と安定性を保証するとともに、最新技術の調査・適用、および新規サービス・ツールの実用化をリードする。
3. 3データサイエンスプロジェクトの技術責任者として、データ収集からモデル開発・運用まで一貫した技術課題解決を主導し、技術的な複雑性の高いプロジェクトを推進する。
4. 4成果物の品質基準の設計と実行に責任を持ち、技術的負債の解消計画を立案・実行することで、技術的な安定性を担保する。
5. 5学術論文やコミュニティから最新技術（LLM、深層学習、因果推論など）をキャッチアップし、適切な場面での応用と実用化を推進する。
6. 6チームメンバーに対して、技術指導やコードレビューを通じて専門技術を伝達し、チーム全体のスキルレベルの向上を推進する。
7. 7既存ソリューションの改善や新規ソリューション開発の推進を担う場合もある。

業務の魅力 / 組織文化

1. 1当社の膨大な消費者パネルデータやカスタムリサーチデータと、多種多様な業界・クライアントのマーケティング課題（市場予測、生活者理解のための構造化分析、広告効果測定など）を基に、技術的な複雑性の高い課題に挑戦でき、深い専門性と高度な実用化経験を積むことができる。
2. 2配属先の部門は、多くのデータサイエンティスト・データエンジニアが所属しており、勉強会の定期開催やナレッジドキュメンテーションを通じて、組織全体で知識を共有し、互いに高め合える環境が整っている。
3. 3専門性が最大限尊重され、技術的側面から部門の成長を牽引する醍醐味・達成感を味わうことができる。

応募資格（必須）

• データサイエンスまたはデータエンジニアリングプロジェクトにおいて、技術的な責任者として、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。
• MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実践経験：実装、評価、ビジネス適用に関する実務経験。
• 高度な統計モデリングと応用実践力：統計検定準1級相当の数理統計基礎。ベイズ統計、因果推論など、高度な分析手法をビジネス課題解決に適用し、実装・評価・運用できる能力（Python/R）。
• 分析基盤構築・データ統合技術：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。SQLを用いたデータ統合・ETL/データクレンジングの構築・実行能力。
• PM知識とリスク実行管理：上位レイヤと連携しながら、計画を効率的に実行する能力。潜在的なリスクを早期に特定・報告し、プロジェクトの安定的推進に貢献する実行力。
• ビジネス課題解決力：顧客課題の構造化・言語化、分析企画の設計能力。複雑な技術内容を非専門家にも「翻訳」し、不確実性の高いプロジェクトの進捗と技術的課題を管理できる能力。

歓迎する経験

• MLOpsの実践経験：モデルの継続的なデプロイ、バージョン管理、監視・運用を目的としたパイプライン構築の実務経験。
• 学術・業界への発信実績：論文の掲載、書籍の執筆、外部コミュニティや社外イベントでの登壇経験。
• 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。
• 社外への内製化支援経験：顧客企業でのオンサイト実務や技術移転を伴う支援経験。
• データ可視化：BIツール（Tableau/Power BI等）を用いた分析結果の可視化、ダッシュボード設計。
• データ資産理解：当社のコア資産であるカスタムリサーチ、パネルデータ、またはドコモ/DIMデータ（ドコモ会員データ、モバイル空間統計等）に関する知識。

待遇・福利厚生

• 定期健康診断
• 福利厚生パッケージ
• 福利厚生施設（法人契約）
• 育児・介護休暇・短時間勤務制度等

求めるスキル・経験