【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断データサイエンティスト（管理職候補）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Pythonを用いた機械学習モデルの開発・実装経験
• BigQueryまたは同等のデータウェアハウスを用いたデータ抽出・加工経験
• 回帰・分類などの統計・機械学習手法を用いたデータ分析経験
• ビジネス部門との課題設定・要件定義の経験
• データモデル開発〜精度検証〜ビジネス適用のPDCAサイクル経験

• ビジネス課題をデータ・AIで解決する思考力:
  事業部の業務課題を正確に把握し、データ・AI視点から最適なアプローチを定義できる能力が求められます。
• 多様なステークホルダーとのコミュニケーション能力:
  営業・制作・エージェント・マーケティングなど多様な事業部の担当者や役職者と連携し、課題・仮説を共同で設定できる対人調整力が必要です。
• プロジェクト管理能力:
  複数の案件を並行して進捗管理し、期限・予算・品質などの多角的な視点でPJをリードできるマネジメントスキルが求められます。
• 自律的な学習・技術キャッチアップ力:
  AI/ML領域の技術進化が速い中、最新技術をいち早く習得し業務に活かせる自律的な学習姿勢が重視されます。
• チームをリードする組織推進力:
  管理職候補として、メンバーの育成・動機付けを行いながら、組織全体の生産性向上と価値創出を推進できるリーダーシップが求められます。

• Auto MLツールの活用・コンサルティング経験:
  Auto MLツールなどを用いてビジネス現場社員が自律的にAIを活用できるよう、レクチャーやコンサルティングを行った経験があると活躍の幅が広がります。
• マーケティング・広告配信領域の知識:
  Google Analyticsや広告配信レポートの分析、マーケティングデータの集約・可視化基盤構築などの経験は業務と直結し、即戦力として活躍できます。
• HRテック・人材サービス領域の業務知識:
  採用マッチングやエージェント業務など、HR領域のビジネス知識があれば、事業部との課題定義・仮説設定をよりスムーズに進められます。
• データ基盤（DWH・CDP）構築経験:
  SnowflakeやBigQueryなどを用いたデータ基盤の設計・構築経験があると、全社横断のデータ利活用推進において即戦力となります。

• 事業横断のAI/ML実装・運用スキル:
  営業・制作・エージェント・マーケティングと多岐にわたる事業領域のAI案件に関わることで、特定ドメインに閉じない幅広いAI/ML実装・運用スキルが身につきます。
• ビジネス起点のデータサイエンス思考:
  ビジネス課題の上流から関わることで、単なる技術者ではなく、経営・事業戦略に貢献できるデータサイエンス×ビジネスの複合スキルが培われます。
• PL/PMとしてのプロジェクトマネジメント力:
  複数のAI案件のPL/PM候補として、予算・スケジュール・品質管理などのプロジェクト遂行能力が実践的に身につきます。
• 大規模組織における変革推進・組織管理力:
  数万人規模のユーザーデータを持つ大手企業内での変革推進を通じて、大規模組織でのAI活用セルフサービス化やチームマネジメントの実践的ノウハウが得られます。
• AI活用のセルフサービス化・内製化推進力:
  ビジネス部門が自律的にAIを活用できる仕組みづくりを主導することで、AI民主化・内製化を組織規模で推進するコンサルティング・教育スキルが習得できます。