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| 部署・役職名 | Lead Data Scientist_Japan |
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Lead Data Scientist_Japan ■サマリー リードデータサイエンティストは、高度な分析を活用して実用的なビジネスインサイトを導き出すことにより、顧客エンゲージメントの理解、相互作用、最適化に向けた革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語でビジネス関係者と緊密に連携し、それぞれの要件およびより広いビジネスコンテキストを理解します。この役割は、データ分析イニシアティブを構想から実施、納品まで主導することを含みます。また、この役割はデータサイエンスの人材の指導および育成も担当します。 ■職務内容 － 複数のデータサイエンスプロジェクトを主導し、明確なビジネス価値を提供することを確実にします。 － ビジネスリーダーと協力して優先事項を決定し、成功指標を定め、範囲とスケジュールに合意します。 － 課題の定義、ソリューション設計、モデル開発、テスト、リリースまでのエンドツーエンドの実行を主導します。 － データサイエンティストおよびベンダーリソースのチームを管理し、コーチング、フィードバック、明確な目標設定、パフォーマンス支援を通じて成長を促します。 － シニアデータサイエンティストが人材管理者として適切に行動できるよう指導します（コーチング、作業レビュー、プロジェクト運営方法）。 － グループの作業プロセス（計画、ドキュメント作成、レビュー、提供品質）をシンプルかつ実用的に整えます。 － 強力なPythonの実践と一貫したコードレビューを通じて、チーム全体のコード品質を維持します。 － データプラットフォームおよびITチームと緊密に連携し、依存関係を管理し、障害を排除し、Azure（または同等のクラウド）で成果を達成すること。 － 進捗状況、リスク、結果をステークホルダーおよび経営陣に明確に報告すること。 － AIを責任を持って使用し、社内の方針およびコンプライアンス要件を遵守すること。 － 分析結果および提言を、技術的・非技術的な聴衆の双方にわかりやすく提示し、経営陣、ビジネスユーザー、エンジニアリングチームに応じてコミュニケーションを調整すること。 － 社内のクロスファンクショナルチーム（例：プロダクト、マーケティング、営業、カスタマーサクセス、データプラットフォーム／エンジニアリング、IT、コンプライアンス）および部門横断のステークホルダーと協力し、優先順位を調整し、依存関係を管理し、障害を排除すること。 － 強固なデータガバナンスを確立すること：データ品質チェック、ドキュメント管理、データ系統の追跡（リネージ）、および一貫した指標定義（「単一の情報源」）を維持すること。 |
| 労働条件 |
◆待遇 雇用形態： 正社員 就労形態 ハイブリッド（在宅勤務） 給与： 経験・能力などに応じて、当社規定により決定 勤務地 東京 その他待遇： 交通費全額支給、各種社会保険完備、退職金制度 休日休暇： 完全週休2日（土日）、祝日、連続、年末年始、有給、慶弔、特別休暇 ◇労働時間 ・09:00～17:00 1日7時間 ※休憩1時間 ・残業 あり ◇休日 ・121日（土日祝、年末年始5日） ・有給休暇：5日または10日（入社日により異なります） ・その他：葬祭休暇、特別休暇連続5日 ◇通勤手当：規定による全額保証 ◇退職手当：あり ◇寮・社宅：雇用条件による ◇社会保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 ◇その他：確定拠出年金（キャッシュバランスプラン）、確定給付型年金、 財形貯蓄 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ■要件（必須）－ データプラットフォームおよびITチームと緊密に連携し、依存関係を管理し、障害を排除し、Azure（または同等のクラウド）で成果を達成すること。 － 進捗状況、リスク、結果をステークホルダーおよび経営陣に明確に報告すること。 － AIを責任を持って使用し、社内の方針およびコンプライアンス要件を遵守すること。 － 分析結果および提言を、技術的・非技術的な聴衆の双方にわかりやすく提示し、経営陣、ビジネスユーザー、エンジニアリングチームに応じてコミュニケーションを調整すること。 － 社内のクロスファンクショナルチーム（例：プロダクト、マーケティング、営業、カスタマーサクセス、データプラットフォーム／エンジニアリング、IT、コンプライアンス）および部門横断のステークホルダーと協力し、優先順位を調整し、依存関係を管理し、障害を排除すること。 － 強固なデータガバナンスを確立すること：データ品質チェック、ドキュメント管理、データ系統の追跡（リネージ）、および一貫した指標定義（「単一の情報源」）を維持すること。 【歓迎（WANT）】 ■要件（尚可） － 金融サービスの経験（保険分野の経験があると望ましい） － MLOpsの経験（CI/CD、デプロイメント、監視、モデルライフサイクル） － Power BIの経験 － PySparkの経験 |
| 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 | 2026/07/13 |
| 求人番号 | 9112437 |
採用企業情報
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- 金融 コンサルティング IT・インターネット
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- 求人企業との強力なパイプを持っています。特にIT業界につきましてはIBM勤務時代より現在に至るまで、業界の変化を見てきており、業界各社の状況など常に最新情報を捉えております。
- (2014/11/19)
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