技術系（機械設計・製造技術） - IoT・AI・データマネジメント

■部署概要
デジタル業務改革サービス部は、常にお客様視点で業務の”あるべき姿”を定義し、最新のIT技術を活用した業務改革をリード、実現することをミッションとしています。”全社規模プロジェクト”実現のため、EC・店舗システムの他、サプライチェーンを中心とする基幹システムの内製開発も加速度的に進めており、プロジェクトマネージャーの他、内製開発エンジニア、データサイエンティスト、UI/UXデザイナー等、幅広い職種の人材が活躍しています。当部門のデータ分析チームでは、高い専門性を持つデータサイエンティストが一体となり、商品企画の高度化、需要予測の精緻化、サプライチェーンの最適化等に取り組んでいます。

■職務内容
1)データサイエンティスト
データ分析組織に所属し、データ分析プロジェクトにおいて、分析設計、データ解析、アルゴリズム開発、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。

2)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、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。
また、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。

補足1: 主に以下のメンバーがアサインされます。
( )内は役割:
・事業側担当者(分析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2: 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。

■キャリアパス
・データサイエンティストとして担当領域での専門性を高めることに加えて、同チーム内で取扱う様々なテーマを担当することで、キャリアの幅を広げることが出来ます。
・データエンジニアリングチームを始めとする部門内異動の他、協働関係にある商品企画・生産・物流・デジタルマーケティング等、他部門への異動機会も豊富にあります。

■休日：週休二日制, 土, 日

■必要な経験・スキル・能力
 1)数学的知識
  大学教養レベルの数学(統計学・解析学・線形代数学)を修了している
 2)データ分析に係る専門知識
  以下の①〜③のいずれか:
  ①(統計学)統計検定で2級に合格する程度の統計的知識がある
  ②(機械学習)一般的な機械学習手法のアルゴリズムを理解し、手法を適切に実装できる
  ③(数理最適化)線形・非線形計画問題を理解しており、自身でモデリングできる
 3)プログラミング能力
  プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる
  (ExcelアドインやSPSSなど、GUIでの経験は含めない)
 4)実務経験年数
  データ分析 リーダー職: 5年以上、担当者: 2年以上
  データ分析企画立案・施策接続・PM経験 リーダー職: 3年以上
  マネジメント経験 リーダー職: 3年以上

■歓迎する経験・スキル・能力
 1)数学的知識
  微分方程式・数理統計学などより高度な数学的知識がある
 2)データ分析に係る専門知識
  ①大学において情報学・オペレーションズリサーチ・計量経済学・数学などを専攻した
  ②データ解析を研究テーマとして修士号・博士号を取得した
  ③査読付き論文がある、もしくは査読付きカンファレンス発表の経験がある
  ④(統計学)統計検定で準1級以上に合格する程度の統計的知識がある
  ⑤シミュレータ設計、開発の経験がある
  ⑥GUI、Webデザインの開発経験がある
 3)プログラミング能力
  論文・技術書のアルゴリズムをスクラッチで実装できる
 4)実務経験年数
  データ分析企画立案・施策接続・PM経験 大きな成果をあげた経験がある
(社内表彰を受賞した、効果規模が非常に大きい、など)

■職種未経験者：不可