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| 部署・役職名 | 経営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 |
【組織のビジョン】 私たちの部門は、四輪完成車の需給計画を通じて経営の意思決定を支援する役割を担っています。サプライチェーンの複雑化や市場変化のスピードが加速するなか、予測外の事態にも柔軟に対応できる「レジリエンス」がますます重要になっています。 私たちは、販売・生産・調達にまたがるデータを統合し、合理的かつ迅速な意思決定を可能にする仕組みを構築し、当社全体のフリーキャッシュフロー最大化を目指す「デジタル生販」改革を推進しています。 【募集の背景】 2024年度に新設された本部門では、ファクトに基づくデータ分析からデジタルソリューション開発、現場実装までを一気通貫で推進しています。海外情勢の変化に伴い需給予測の重要性が増す中、販売・生産・調達のデータを結合し、独自の最適化ソリューションをアジャイル開発しています。 今回は、この「デジタル生販」改革をさらに加速させるための増員募集です。最適化計算基盤を用いて需給計画を進化させ、将来のビジネス環境に適合できるデータサイエンティスト・データプランナーとして、新たな価値創出に挑戦してくださる方を歓迎します。 【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。 当社の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、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。 ●意思決定エージェントAIの構築：RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。 ●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。 ●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 【本ポジションの魅力】 ●大きな裁量：関係部門と連携した5名程度のAgile（Scrum）チームを組み、プロジェクトに取り組みます。様々な部門を横断してチームを組み、若手であってもプロジェクトリーダーになる機会が豊富にございます。 ●本質的な課題解決：現場とコミュニケーションを取りながら適用課題を解決していただきます。現場の営業や生産管理担当の生の情報を取得しながら、課題設定～開発～導入まで一気通貫して関わることができます。 ●「経営の意思決定」を動かす当事者意識：単なるレポート作成に留まらず、自ら構築したモデルによるシナリオ提示を通じて、当社全体の経営判断を直接後押しします。 ●スキルアップのサポート：統計関連やディープラーニング関連の資格取得を推奨しており、講習費用や受験費用は会社負担となります。 ●最先端スキルを「物理アセット」に実装する醍醐味：生成AIや機械学習といった最先端のデジタル技術を、自動車という巨大な「モノづくり」の実データに適用し、現実の事業を動かす手応えを実感できます。 【現場社員の声】 ●海外現地法人へのDX推進を入社すぐに任され、やりがいに満ち溢れている環境です。 ●学生時代に研究していた最適化計算を業務に活かすことにより、多くの改善効果を生み出すことができました。 |
| 労働条件 |
■想定年収 590万円～1,090万円（時間外勤務手当30時間/月含む） ※給与は経験・能力を考慮の上決定します。 8時間（標準労働時間8:30～17:30） ※事業所/職場によりフレックスタイム制適用 ※休憩時間：原則1時間 休日・休暇 ・リモートワーク制度 ・長期休暇あり（GW、夏季、年末年始） ・年間休日121日 ・平均有休取得日数18.5日（2022年） ・年次有給休暇…16日～20日/年 ※勤続年数に応じて付与 ・慶弔休暇（結婚休暇…6日、忌引休暇…1～7日※続柄に応じて付与） 福利厚生 ・社内研修 （学習プラットフォームを活用した自律的な学習の支援、キャリア研修等） ・語学資格取得支援 ・健康診断 ・余暇施設（運動施設、保養所） ・厚生制度 （財形貯蓄制度、団体扱い保険、持家支援、持株会制度、選択型福利厚生等） ・各種保険（雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険） ・食堂施設、食事補助 ・独身寮、転勤社宅 ※適用条件有 【社宅についての詳細】 ■入居条件 ・現在の住居から通勤困難と認められる場合 （公共交通機関や車等の実乗車が1.5時間以上、または直距離50Km以上） ・現在の会社で社宅・寮へ入居している場合 ■入居期限 ・3年（最長5年） ■社宅料（給与引き去り）※目安 ・1DK···8,000円～15,000円程度 ・2DK···15,000円～25,000円程度 両立支援（仕事と育児・介護など） ・育児・介護手当 ・リモートワーク制度 ・短時間勤務制度 ・育児・介護休職 ・産前産後休暇 ・産後パートナー休暇（出生8週以内に5日） ・子の看護休暇（年間5日/子供1人当たり） ・育児費用補助 ・社内託児所（和光/栃木） ・介護休暇（年間5日/要介護者1人当たり） ・不妊治療休暇（年間5日） ・不妊治療休職（原則6か月、最大1年） ・病気治療休暇（会社指定の疾患を対象・年間5日） |
| 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 【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 ●RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用したLLMアプリケーションの設計・実装経験（社内ナレッジ連携、検索基盤構築、プロンプト設計等） ●関連資格の保有（目安）：統計検定2級、G検定、E資格、Kaggle（コンペ参加・入賞経験歓迎）、AI実装検定A級 など 【求める人物像】 ●探求心を持ち、新たなことにどんどん挑戦したい方 ●現場の困りごと把握から、課題の可視化までを論理的に形成する力をお持ちの方 ●イノベーションを実現するために積極的にコミュニケーションを図り、越境して知の探索を行いたい方 ●チームで一緒に良いものを作っていこうとするマインドをお持ちの方 ●当社の「ものづくり」や「フィロソフィー」に共感してくださる方 |
| 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 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/05/20 |
| 求人番号 | 8400466 |
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