【デジタルパートナー事業部】データサイエンティスト

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
• 統計モデリング（回帰・時系列・ベイズ等）の実務経験
• Jupyter Notebookを用いたデータ分析・レポート作成経験
• モデルの評価・改善（クロスバリデーション・指標設計等）の経験
• クライアントや事業部門との要件ヒアリング・折衝経験
• データ基盤チームや業務チームとの連携・実運用落とし込み経験

• ビジネス課題を自分ごとと捉える姿勢:
  クライアントに言われたものをただ作るのではなく、事業・サービスの成長を実現するために自ら課題を見つけ、解決策を提案できるマインドが求められます。
• コミュニケーション・ヒアリング力:
  課題ヒアリングから始まり、データ基盤チーム・業務チーム・クライアント事業責任者まで幅広いステークホルダーと連携するため、的確に情報を引き出し調整できる能力が必要です。
• 成果へのこだわりと結果思考:
  会社のバリューとして「Result（結果にこだわろう）」が掲げられており、分析の過程だけでなく、ビジネスへの実装・成果への貢献まで責任を持って取り組む姿勢が求められます。
• 自律的な学習・成長意欲:
  データサイエンスの技術領域は急速に進化しており、LLM・RAGなど最新技術へのキャッチアップを継続的に行える自律的な学習姿勢が必要です。
• チームワーク・協調性:
  ストラテジスト・アナリスト・エンジニアが一体となって動く体制のため、専門性を持ちながらもチームとして協力し、相乗効果を生み出せる協調性が重視されます。

• LLM・RAG・生成AI関連の開発経験:
  ChatGPTをはじめとするLLMやRAGを活用したシステム・ソリューション構築の実務経験があると、即戦力として活躍できます。
• クラウドデータ基盤（BigQuery・Redshift・Snowflake等）の活用経験:
  データ基盤チームとの連携や実運用落とし込みにおいて、クラウドDWHの設計・運用経験があると業務範囲が広がります。
• PoC設計・推進経験:
  概念実証フェーズの設計から実行、ビジネス適用に向けた推進経験は、クライアントの課題解決プロセス全体に貢献できる強みになります。
• BIツール（Tableau・Looker・Power BI等）の活用経験:
  分析結果の可視化・ダッシュボード構築スキルは、クライアントへの成果報告・意思決定支援において即座に活用できます。

• 多業界にわたる実践的データサイエンス経験:
  転職・ホテル・エンタメ・製造・メディアなど多様な業界のデータ課題に取り組むことで、特定ドメインに依存しない汎用的なデータサイエンス力を身につけられます。
• ビジネス課題設定から実装までの上流工程スキル:
  課題ヒアリング・データ設計・PoC・ビジネス実装支援まで一気通貫で担当することで、技術力とビジネス理解を兼ね備えた「ビジネス×DS」のハイブリッドスキルを習得できます。
• LLM・RAGを含む最新AIソリューション開発経験:
  生成AI・大規模言語モデルを活用した実案件での開発経験を積むことで、今後の市場で高く評価される先端AI実装スキルを獲得できます。
• 大手直案件でのクライアントコミュニケーション力:
  日本を代表する大企業の事業責任者と直接対話し、提案・折衝・成果報告を繰り返すことで、ハイレベルなビジネスコミュニケーション能力が養われます。
• プロジェクト全体を俯瞰するプロジェクトマネジメント力:
  データ基盤チーム・業務チームとの連携や、PoC設計・実行・実運用落とし込みを通じて、プロジェクト全体を管理・推進するマネジメントスキルも自然と習得できます。