ITG-105_【データサイエンス】シニアマネージャー

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データサイエンスプロジェクトにおける技術リード・技術責任者経験
• 機械学習・深層学習モデルの設計・開発・運用（MLOps含む）経験
• LLM・因果推論・統計的モデリングなど高度な分析手法の実務応用経験
• データ収集からモデル開発・本番運用までの一貫したプロセス推進経験
• Python・R等を用いたデータ分析・モデリングの実務経験
• 技術的負債の解消計画立案・実行経験
• コードレビューおよびチームへの技術指導経験

• 技術的複雑性の高い課題への主体的取り組み:
  高難度なデータサイエンス課題を前にしても、自ら技術的アプローチを構築し、チームを牽引して解決策を導き出す推進力が求められます。
• ビジネス課題への翻訳・橋渡し能力:
  顧客の事業・マーケティング課題を正確に理解し、技術的解決策へ落とし込む能力が必要です。データサイエンスの専門知識をビジネス価値として具現化できる視点が求められます。
• チームマネジメント・育成力:
  メンバーへの技術指導やコードレビューを通じて、チーム全体のスキルレベル向上を推進できるコーチングマインドと実行力が求められます。
• 最新技術への継続的キャッチアップ力:
  学術論文・技術コミュニティから常に最新の知見を吸収し、適切な場面での実用化へ繋げていく自律的な学習姿勢が不可欠です。
• 品質基準設計と成果物管理の責任感:
  技術的成果物の品質基準を自ら設計・実行し、プロジェクト全体の技術的安定性を担保するための高い当事者意識と責任感が求められます。

• マーケティングリサーチ・消費者行動分析の知見:
  市場予測・生活者理解・広告効果測定などのマーケティング領域における分析経験があると、業務にスムーズに入りやすく、クライアント課題の深い理解に直結します。
• クラウド環境・データエンジニアリングの経験:
  AWS・GCP・Azure等のクラウドプラットフォームを活用したデータパイプライン構築やインフラ設計経験は、データ収集から運用まで一貫した技術責任を果たす上で有利です。
• 新規ソリューション・プロダクト開発への参画経験:
  既存の枠にとらわれず、新規サービスやツールの企画・実用化をゼロから推進した経験があると、このポジションでの新規ソリューション開発リードにおいて即戦力となります。
• 社内外への技術的発信・論文・登壇経験:
  学術論文の執筆や技術カンファレンスへの登壇、社内外への技術情報発信経験は、組織の技術ブランド向上や最新技術キャッチアップ文化の醸成に貢献できます。

• 実データを用いた高度なデータサイエンス実践力:
  消費者パネルデータ・購買データ・カスタムリサーチデータなど国内最大級のリアルデータを用いたモデリング・分析経験を通じ、実務で通用する高度なデータサイエンススキルを習得できます。
• LLM・因果推論・深層学習の実用化ノウハウ:
  最新技術を実際のビジネス課題へ適用する一連の経験を積むことで、理論だけでなく実用化フェーズまでを見通した応用力が身につきます。
• 技術組織のリーダーシップ・マネジメント経験:
  プロジェクト技術責任者として品質基準策定・技術的負債解消・チーム育成を主導することで、テクニカルリードとしての組織マネジメントスキルを実践的に培えます。
• 多様な業界・マーケティング領域への深い理解:
  消費財・医薬・金融・流通など多種多様な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、業界横断的なマーケティング知識と課題解決の引き出しが広がります。
• 技術選定・アーキテクチャ設計の経験:
  データ収集からモデル運用まで一貫した技術スタックを技術責任者として選定・設計する経験を積むことで、組織横断的な技術意思決定力が身につきます。