データサイエンティスト（サプライチェーン）

必須

• Excelやスプレッドシートを活用した、データ分析や集計の業務経験
• GASやVBAなどのマクロを用いた、業務効率化や自動化の知識・経験
• 2年以上の社会人経験（※SQL、Python、数理最適化の学習経験・実務経験がある方は、社会人経験1年以上でも可。第二新卒歓迎）

歓迎

• SQLを用いた、複数テーブルの結合を伴うデータ抽出・分析経験
• Python、Rなどの言語を用いたデータ分析、または数理最適化モデルの構築経験
• Looker Studio、Looker、TableauなどのBIツールを用いたデータ可視化の経験
• Gitによるソースコード管理の知識・利用経験
• 物流やサプライチェーンなど当社の事業ドメインに近い分野での業務経験
• データから課題を見つけ出し、仮説検証を行う論理的思考力
• 倉庫の現場スタッフやシステムエンジニアなど、多様なステークホルダーと円滑にコミュニケーションを取りながら業務を進める力

求める人物像

• 物流やサプライチェーンの領域に対する強い興味・関心

応募について

• 第二新卒歓迎

使用ツール

職務内容

• モノタロウは「資材調達ネットワークを変革する」ことをミッションに、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。自社でディストリビューションセンターを有し、仕入れから物流までを一貫し自社で行うことで、商品点数2800万点のうち70万点が当日出荷が可能という高度な物流サービスを実現しており取扱商品数の拡大・出荷量の増加に対応するため、数年に一度のペースでディストリビューションセンターを新設予定です。
• 本ポジションは、2028年に予定している水戸の新倉庫立ち上げに伴う、データサイエンス組織の体制強化に基づくもので、データを活用して、サプライチェーンおよび物流に関する業務改善の企画・実行、および未来への価値創造を担っていただきます。サプライチェーンや物流にデータを活用する取り組み自体、まだ比較的新しい分野ということもあり、希少な経験を積むことができます。
• まずは、依頼を受けたデータ抽出の仕事を通じてドメイン知識・データ構造をキャッチアップいただき、ゆくゆくは自ら課題を発見し、下記のような案件へのアサインを通じてキャリアを伸ばしていただく予定です。自らデータ分析を行うだけにとどまらず、社内のエンジニア・データサイエンティストと連携して戦略実施に必要なシステム改修を行うなど、多様なチャレンジの場があります。

多くの学びの機会を得られる環境

• データ活用を推進するモノタロウでは、機械学習、数理最適化、時系列モデルなどの専門領域に精通したデータサイエンティストやデータエンジニアが数十名在籍しています。ロールモデルとなる専門家と相談しながら業務を進められるため、高い視座で知見を広げることが可能です。
• また、学びの機会も豊富です。全社員が参加する年次カンファレンス「Manabicon」をはじめ、隔週金曜のデータサイエンス成果発表会、AIデータ分析ワークショップ、技術セミナー、論文勉強会などを定期開催しており、週に一度は何らかの学びの場があります。業務の内外で、データサイエンティストとしてのスキルを磨き続けられる環境です。

「手触り感」のある改善

• 本ポジションのミッションは、東日本の物流中枢である拠点でのモデル構築・高度化です。ご自身が構築したモデルによって、倉庫内の人の動きや在庫の配置が物理的に変化していく様子を目の当たりにできる点は、Webサービス等のデジタル上のみの改善では味わえない醍醐味です。その先には、数億円規模の売上への影響や、顧客体験の飛躍的な向上といった大きな成果が待っています。

現場との連携よく、PDCAサイクルを高速で行える

• 業務に必要なデータはBigQuery上で整備されており、すぐに活用可能です。また、物流現場にもSQLを使いこなす方が多く、高いITリテラシーがあるため、モデル変更後の改善施策もスムーズに実行できます。週3日以上の出社を想定しており、現場の困りごとや温度感を直接感じながら、意味のある改善をスピーディーに実現できる環境です。

主な役割

• 倉庫内における在庫配置（どの商品をどこに置くか）最適化モデルの高度化
• 倉庫内における在庫配置変更作業の自動化システムの開発、運用
• 工程ごとのボトルネック分析
• 人員配置（どの工程のどのエリアに誰を配置するか）の最適化モデル構築