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| 部署・役職名 | 【888】_H_事業直結型のデータサイエンティスト・データプランナー（需要予測分析・システム開発） |
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| 仕事内容 |
【仕事内容】 「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う。 需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。 本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、因果推論を駆使し、販売計画の精度向上（新車販売台数の台数予測）と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。 ●需要予測モデルの高度化： 販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法（時系列分析、回帰モデル等）を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。 ●販促施策の最適化と因果推論： 価格インセンティブやキャンペーン等の販促施策が売上に与える影響を、因果推論を用いて定量的に評価します。 ●経営直結型プラットフォームの構築： S＆OPシミュレーション基盤」を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー（FCF）最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。 ●産学連携・グローバル推進： 社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見（因果推論等）を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります |
| 労働条件 |
契約期間：期間の定め無 使用期間：有（6ヶ月） 就業時間：8:30～17:30（休憩1時間） 休日：週休2日制（休日は土日のみ） 残業：有（平均月20.7時間） 社会保険：健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険 屋内の受動喫煙対策：屋内禁煙、屋内原則禁煙（喫煙室あり） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【求める経験・スキル】●データを用いた定量的分析・課題解決の実務経験 ※在籍業界や職種は不問。 【歓迎（WANT）】 【歓迎する経験・スキル】●データ分析・統計処理のご経験 ●需要予測領域の知見 【下記キーワード・ツールに興味の強い方を歓迎します】 ●キーワード：最適化計算、機械学習、生成AI、需給計画、管理会計、キャッシュフロー、知の探索、イノベーション、ビジネスアーキテクト、データサイエンティスト ●開発ツール：UiPath, Dataiku,Python, ChatGPT, Kinaxis Maestro® |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/01/30 |
| 求人番号 | 4586105 |
採用企業情報
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- 会社規模5001人以上
この求人の取り扱い担当者
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- メーカー
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- 自動車産業のOEM,Tier1を中心にスカウト活動をしております。自動車産業はCASEと言われる100年に1度の大変革期であり、自動車業界は大変な人手不足となっております。キャリアコンサルティングの知見を活かして求職者の皆様のキャリアアップのお手伝いをさせていただければ幸いです。
- (2024/04/09)
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