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| 部署・役職名 | 【ALPHA】Professional Service Data Scientist |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。 1. 施策PDCA・統計的効果検証 － マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価 － BIツール（Looker Studio, Tableau, Codatum等）を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備 2. 多様な手法を用いたモデリング・実装 － Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出 － 機械学習モデル（予測、クラスタリング、レコメンデーション等）の構築と、同社サービスへの推論結果の実装 － 生成AI（LLM）を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入 3. データパイプライン設計・基盤構築支援 － クライアントのDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）と同社サービスの連携設計・実装 － SQLを用いた高度なデータ加工（ETL/ELT）、分析用データマートの構築 － データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 SQLを用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験（3年以上）Python （pandas, scikit－learn等） または R を用いたデータ分析・機械学習の実務経験 ビジネス課題の特定から、データを用いた解決策の提案、実行までを主導した経験 モダンなDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）のいずれかの利用経験 【歓迎（WANT）】 【歓迎スキル・経験】－ データエンジニアリング領域の知見（dbt, Airflow 等を用いたワークフロー管理） － MLOpsの経験（API化、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築など） － コンサルティングファームや受託分析会社でのクライアントワーク経験 － Web/デジタルマーケティング領域の実務経験（GA4等の利用経験） － 数理統計学、ベイズ統計、因果推論などに関する深い専門知識 【求める人物像】 「Action Orient」な思考 － モデルの精度向上自体を目的とせず、それがどうビジネス課題を解決し、ユーザー体験を良くするかを常に考えられる方 フルスタックへの意欲 － 分析環境の自動化やMLOpsなど、エンジニアリング領域にも積極的に踏み込める方 越境するコミュニケーション － 専門用語を平易な言葉に変換し、PMやクライアントと本質的な議論ができる方 技術的好奇心 － 生成AI等の最新トレンドを素早くキャッチアップし、実務への適用を楽しめる方 |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/05/14 |
| 求人番号 | 8319612 |
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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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- 12月は来期に向けた採用が動き出し、年明けスタートを見据えた準備に最適な時期です。競合が多くないため企業とも丁寧に話せる好機。転職予定がなくても市況を知るだけで大きな価値があります。将来のキャリア整理のきっかけに、ぜひお気軽にお話ししませんか？
- (2025/12/01)
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