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NEW【エキスパートポジション】データサイエンティスト｜仮説立案、価値検証から本番運用・再学習までをリード｜プライム｜リモートワーク中心×中抜けOKフレックス

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データサイエンティスト

東京都（豊洲駅）

694-984万円

正社員

Python

リモートワーク可オンライン選考可フレックス制度あり残業月20時間未満裁量労働制あり

仕事内容

●ポジションについて本ポジションは当社のSI事業の募集となり、システムインテグレーション本部への配属を予定しております。プライムとして顧客課題に直接向き合い、課題の可視化・要件化〜PoCでの効果検証〜実装・運用設計まで一気通貫でご担当いただきます。

統計的妥当性・再現性・説明可能性・プライバシー／ガバナンスを起点に、実験設計と評価指標（KPI：重要業績評価指標）の設計、モデル運用（監視・ドリフト検知・再学習）を含むMLOps（Machine Learning Operations）まで主導いただきます。手法・ツール選定や施策には大きな裁量があり、部門横断の専門家と連携して分析標準やベストプラクティスの策定・展開をリードいただけます。多様な業界のステークホルダーと協働し、検証に基づく意思決定を促しながら、成果を組織知（標準化・ナレッジ・育成）へ還元していただくポジションです。

●募集背景顧客企業のデータ活用ニーズは、単発分析から「意思決定に組み込まれる運用（継続的な改善・監視）」へと進化しています。とくにプライム案件では、要件化～PoC（概念実証）～本番化～運用定着までを一気通貫で支援することが必須です。

一方で当社は、データサイエンス領域を成長テーマとして位置づけ、顧客要望に応えるための品質・スピード・再現性（標準プロセス、成果物の型、評価・運用の型）を組織的に引き上げるフェーズにあります。

分析・モデル化をリードするだけでなく、得られた知見を標準化・テンプレ化して組織に展開し、価値創出の「勝ち筋」を再現可能な形にしていくため、データサイエンティストをコア人材として募集します。※標準化・ナレッジ整備は個人に丸投げするものではなく、部門横断の専門家と連携しながら優先順位を付けて推進します。

●職務概要データサイエンティストとして下記の2つを中心にご活躍いただきます。１．組織横断支援専門家としてプロジェクトに直接参画し、専門的知見に基づく施策の企画・実行を通じて、部門横断の支援を行っていただきます。２．顧客向けの高難度プロジェクト遂行顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行いただきます。

●職務詳細事業課題に対し、仮説立案からデータ収集・前処理、探索・分析、モデル化、示唆抽出、意思決定支援まで、一連のデータ分析プロセスに携わっていただきます。

チームや事業部門、現場、IT／データ基盤、法務などの関係者と相談・連携しながら、課題や要件を整理し、検証結果を踏まえた設計・実装・改善を進めていく役割です。

例：分析仮説設計、KPI・評価指標の設計、データ前処理、探索的分析、特徴量設計、統計・機械学習モデルの設計・検証、分析結果の解釈、示唆整理、意思決定支援、など

また、案件の初期段階や検討フェーズにおいて、営業やプロジェクトメンバーと連携し、技術的観点からの相談対応や分析アプローチの整理、PoC計画・価値検証に関わっていただくことがあります。あわせて、日々の案件で得られた知見や工夫を持ち寄り、標準化・ナレッジ整備・育成などを通じて、メンバーと一緒に組織としての分析力を高めていく活動にも携わっていただきます。検証や試行を重ねながら、「提案しやすい形」「再利用しやすい型」をチームとして整えていくことを期待しています。

求められるスキル・人物像

・データサイエンスの実務経験（仮説～前処理・EDA～学習～評価～示唆のいずれかで主導、経験年数3年程度を目安）・Python（pandas／NumPy／scikit‑learn）および SQL の実務スキル・PoC→本番導入／運用改善の推進経験（業務KPIでの効果検証またはそれに準じる成果）・以下のいずれか2項目以上の主導経験　-指標設計／時間分割CV／リーク対策の標準化　-監視（性能・データ品質・ドリフト）と再学習設計　-SLA設計・運用、データ権限・PII管理・リネージ対応　-評価KPI・Go/No-Go定義とステークホルダー合意形成

・専門領域に関するコミュニティに継続的に参加し、最新知識をキャッチアップしている方・講演や執筆で専門知見を外部に発信したご経験がある方（登壇／ウェビナー／書籍・記事など）・Webアプリケーション開発の実務経験がある方・SI（システムインテグレーション）の実務経験がある方

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: PythonSQL

得られる経験・キャリアパス

●ポジションの魅力１．課題定義・仮説立案からPoC、本番化・運用定着までを一気通貫でリードすることが出来ます。２．統計的妥当性・再現性・説明可能性・ガバナンスを重視した実務志向のデータサイエンスに携われます。３．KPI設計、実験設計、モデル評価に加え、監視・ドリフト検知・再学習まで含めたMLOpsを主導できます。４．手法・ツール選定に裁量があり、分析標準・ベストプラクティスの策定をリードできます。５．個人の分析で終わらせず、意思決定を変え、組織に再利用可能な価値として定着させるポジションです。