【D＆T】データサイエンティスト/リーダー候補（東京）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 機械学習・統計解析を用いたデータ分析・モデル構築の実務経験
• Pythonまたは同等言語を用いた分析・スクリプト作成スキル
• お客様へのヒアリングや提案書作成などの上流工程経験
• プロジェクト推進・マネジメント経験
• SQL等によるデータ抽出・加工スキル

• 課題発見・ヒアリング力:
  お客様の業務課題や潜在ニーズを引き出し、分析テーマとして適切に設定する能力が必要です。技術だけでなく、ビジネス視点でのコミュニケーション力が求められます。
• 提案・プレゼンテーション力:
  分析結果をお客様に分かりやすく説明し、施策提案として落とし込む力が必要です。説得力のある資料作成・発表ができることが重視されます。
• 自律的な推進力:
  企画立案から契約締結・プロジェクト完遂まで、一貫して主体的に動ける自律性が求められます。指示待ちではなく、自らアクションを起こせる姿勢が重要です。
• 問題解決思考:
  ビジネス課題を数理・統計・機械学習の観点から整理し、最適な分析手法を選択・実行できる論理的思考力が必要です。
• チームワークと協調性:
  リーダー候補として、チームメンバーや社内関係者、顧客と円滑に連携するコミュニケーション力・協調性が求められます。

• DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤活用経験:
  クラウド型データ基盤のアーキテクチャ理解や実務活用の経験があると、コンサルティング業務の幅が広がります。
• 業務コンサルティング・DX推進経験:
  IT導入や業務改善を支援したコンサルティング経験は、顧客折衝や上流工程での提案精度向上に直結します。
• 製造・物流・流通などの業界ドメイン知識:
  車載センサー解析・需要予測・生産ライン分析など、メイン顧客層の業界知識があると即戦力として活躍できます。
• プロジェクトリーダー・PMO経験:
  チームのとりまとめや複数のステークホルダー調整経験は、リーダー候補ポジションにおいて高く評価されます。
• データサイエンス関連資格（統計検定・G検定・E資格など）:
  専門知識を客観的に証明できる資格は、提案力・信頼性の裏付けとなります。

• ビジネスコンサルティングスキル:
  顧客のビジネス課題を整理し、分析テーマに落とし込む上流コンサルティングの実践力を幅広い業界を通じて習得できます。
• 最新データ基盤・ツールの実践知識:
  DatabricksやSnowflakeなど企業が導入する最新データ基盤に触れながら、データ活用推進のための設計・コンサルティングノウハウを蓄積できます。
• プロジェクトマネジメントスキル:
  企画から成果報告まで一貫してプロジェクトを推進する経験を通じて、スケジュール管理・リソース調整・リスクマネジメントなどPM実務力を向上できます。
• 多様なドメインのデータ分析知見:
  製造・流通・金融など複数業界の実データに触れ、業種横断的なデータ分析・モデル構築の引き出しを増やすことができます。
• リーダーシップ・メンバー育成力:
  リーダー候補ポジションとして、後進育成やチームマネジメントを通じて人材開発・組織運営のスキルを身に付けることができます。