【世界中の一次データを分析】大手事業会社でのデータサイエンス領域リード

■職務内容
a)データサイエンティスト
AI/データサイエンスプロジェクト(補足2参照)において、分析設計、データ解析、アルゴリズム・モデル開発、システム連携検討、レポーティングのパートを主に担当いただきます。
ビジネスの各業務プロセスを理解し、プロジェクトの各メンバーと連携を取りながら、ビジネス課題解決のための分析設計、データ収集、前処理、データ解析および結果の評価を行います。

b)データサイエンティスト(リーダー職)
リーダー職の方には、a)のデータサイエンティストとしての職務に加えて、データ分析組織のチームビルディングやマネジメント、メンバー育成などもご担当いただき、チームとしての成果を追求していただきます。
チームマネジメント業務だけでなく、プレイングマネジャーとしてご自身でも実務に取り組んでいただきます。

c）プロジェクトマネージャー（AI/データサイエンスプロジェクト関連）
AI/データサイエンスプロジェクトにおいて、業務理解・システム理解、課題抽出、業務要件定義、システム要件定義、プロジェクト進捗・リスク管理、システム連携管理、レポーティングのパートを主に担当いただきます。

補足1:
あくまで一例ですが、以下のようなプロジェクトがあります。データサイエンスを活用した業務改革の範囲を広げており、今後プロジェクトは増えていく予定です。選考を通じてご希望を伺いながら、ご経験を一番活かせるプロジェクトからスタートしていただきます。
・高精度の需要予測モデル/システムの構築による売上最大化
・サプライチェーンの最適化による在庫削減・欠品撲滅
・市場情報やお客様の声の分析を通じた商品企画・改善への貢献
・店舗の新規出店予測の構築によるビジネス加速への貢献 など

補足2: 当社のAI/データサイエンスプロジェクトは、データサイエンスチームのみならず、IT部門他チーム、業務部門など全社横断プロジェクトとして、以下のメンバーで構成されます。
( )内は役割:
・事業側担当者(分析・AIの出力結果を実際に事業で活用する)
・ビジネスアナリスト(事業側とIT組織を繋ぐ)
・プロジェクトマネージャ(プロジェクトの立ち上げ・管理・運営)
・データサイエンティスト(分析設計・アルゴリズム/モデル開発・データ解析・レポーティング)
・データエンジニア・インフラエンジニア(データ分析環境・データベース整備)
・システムエンジニア(分析結果のシステム連携・実装)

補足3: データ分析環境に関して
データベースおよび計算環境としてGCP、AWSを利用しています。また、一般的なものであれば、SQLクライアントや分析ソフトウェアなどに制約はなく、必要に応じて導入いただけます。