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| 部署・役職名 | データサイエンティスト |
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| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
データマーケティング事業におけるデータサイエンス領域の中核メンバーとして、以下を担当いただきます。 1） 分析・モデリング（統計 / 機械学習） ・顧客データ（購買/会員/ID－POS/EC/アクセスログ等）を用いた課題設定、分析設計、仮説検証 ・統計的推定・因果推論・A/Bテスト設計、効果検証（リフト、増分、回帰/階層モデル等） ・顧客理解・需要予測・LTV/解約・レコメンド・セグメンテーション等のMLモデル開発 ・特徴量設計、モデル評価・解釈、運用を見据えた精度/再現性/説明性の担保 2） 生成AI（LLM）活用・実装 ・LLMを用いた業務高度化（例：分析支援、要約、分類、検索、FAQ、レポーティング自動化） ・RAG（検索拡張生成）や評価設計（定量/定性）を含むプロトタイピング〜検証 ・LLM活用におけるセキュリティ・ガバナンス配慮（データ取り扱い、プロンプト設計指針、運用ルール） 3） データ整備・分析基盤活用 ・分析用データマート設計、前処理パイプライン整備（SQL / Python 等） ・BigQuery / Redshift 等を用いたデータ抽出・集計、分析の再現可能化（Notebook、Git等） ・BIツール連携（Tableau / Looker 等）を意識した指標定義・可視化要件への落とし込み 4） コンサルティング・提案活動 ・顧客ヒアリング、論点整理、提案書作成（分析企画・PoC・ロードマップ） ・ステークホルダーへの説明（分析結果のストーリー化、意思決定支援） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・統計学の基礎理解（推定・検定、回帰、実験設計、バイアス/分散、評価指標 など）を用いて分析設計できる・機械学習の実務経験（分類/回帰/クラスタリング等のモデリング、特徴量設計、評価、改善） ・Pythonによるデータ分析の実務経験（pandas、scikit－learn 等）＋ SQLでのデータ抽出・集計 ・購買データ/会員データ/Web行動データ等を用いた分析経験（ID－POS/ECは特に歓迎だが、近しいドメインでも可） ・クライアントワークにおけるアウトプット作成・説明（ドキュメント/報告）経験 【歓迎（WANT）】 ・生成AI（LLM）：RAG、ベクトル検索、評価設計、プロンプト設計、ガードレール/運用設計の経験・データ基盤・データモデリング（BigQuery/Redshift、dbt等）の知識 ・BIツールでの可視化・KPI設計（Tableau / LookerStudio/Power BI 等） ・統計検定2級以上、応用情報技術者試験の資格習得など |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/03/05 |
| 求人番号 | 7637301 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
この求人の取り扱い担当者
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会社名は会員のみ表示されます
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- 気温も少しずつ温かくなり過ごしやすい季節になってきましたね。4月は期の変わり目となる企業様も多く、心機一転スタートする方も多いのではないでしょうか。希望の部署に異動される方もそうでない方も、自身のキャリアについて考える時期でもあるかと思います。ぜひお気軽にお声掛けください。
- (2026/02/27)
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