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【TF】データサイエンティスト

年収：800万 ～ 1800万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 【TF】データサイエンティスト
職種
業種
勤務地
仕事内容 クライアントの事業変革の推進に必要な、データ活用の構想・実装・定着化を支援する事業部の中で、営業DXやマーケティングDXを実現する機械学習ソリューションの開発メンバーを募集いたします。
先端技術をクライアントの事業にどう適用するか、社内メンバーやクライアントと徹底的に議論しながら開発していくスタイルのお仕事です。
機械学習をビジネスに活かしたい、クライアントのフィードバックを受けながら、価値あるソリューションを開発していきたい方をお待ちしております。

【業務概要】
クライアントの成長をDXで支援するイネーブラー集団の中の「データ利活用による事業成長を支援する専門家」として、購買データ、アクセスログ、顧客情報、親会社グループが保有する各種調査データ等をフル活用し、当社ならではのデータ分析やAI/機械学習ソリューションの実装を通じて、クライアントのDXを支援します。

【業務詳細】
・クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計
・Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの基礎分析、データから見られる課題整理とアクションの提示
・Pythonによる機械学習モデルの実装と、プログラムの自動化実装（MLOps）
・データ分析/機械学習案件のプロジェクトマネジメント
・親会社保有の調査データや各種マーケティングツールで取得できる行動データ（検索行動、閲覧行動など）を活用した各種コンサルティング

【案件例】
・セールス：大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援（規模：5～6名、期間：4年～）
・EC：ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援（規模：5～6名、期間：2年）
・金融：大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援（規模：3名、期間：3ヶ月）
・ファン育成：大手自動車メーカーのファン育成戦略策定のためのデータ分析支援（規模：3名、6ヵ月）

【ポジションの魅力】
・当社は事業領域も広く、様々な専門領域をもつ人間が多く集まっており、それらの人材のクロスアサインが多く実施されているため、様々な人と仕事をすることができ、自己成長が期待できる
・クライアントとの距離が近く、要件やフィードバックをダイレクトに受け取れる
・データ分析～施策実施～PDCAまで携わることができ、自分の分析がどのように活用されたか、どんな結果が得られたかがダイレクトに分かる
・当社グループが保有するユーザー調査データやWeb行動データ、検索データなどを活用した分析や提案ができる

【想定されるキャリアパス】
①データサイエンティスト　→ データ活用コンサルタント →　マネジメント系のキャリアへ
②データサイエンティスト　→ シニア データサイエンティスト　→　プロフェッショナル系のキャリアへ
※上記は参考例で、マネジメント系に進むかプロフェッショナル系に進むかは、本人の適正や希望も加味して検討します。

※多様性に富んだ働き方のニーズに合わせ、柔軟で自由なキャリアパスが可能です。

【メッセージ】
様々なバックグラウンドを持つ中途入社メンバーを中心に構成されるチームであり、中途採用でも馴染みやすい環境です（育休明け（予定）のメンバーも）。上流の課題解決に携わリたい、事業の成果をクライアントともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております！

～上流志向の方へ～

実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも当社が選ばれることが多い
実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる（どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる）
～事業会社志向の方へ～

クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも”当事者”としてのコミットを求められるケースの方が多い（アドバイスをして終わりではない）
事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100％課題解決にコミットすることができる
AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います！
労働条件 年収 7,000,000 円 － 18,000,000円
※採用時処遇により決定

採用時グレードにより決定
◆スーパーフレックス
年収目安：400～1000万円 ※1
賃金形態：月給制（固定残業代含む）
月額：366,438～750,588円
（月額の内訳）
・基本給289,000円～592,000円（固定残業代を除く）
・時間外労働の有無に関わらず、月30時間相当分の固定残業代月額7～15万円支給※2
※1）年2回（3月・9月）の業績連動賞与含む
※2）月30時間を超える時間外労働分についての残業代は追加で支給

◆コアタイム付フレックス※一部ポテンシャル
年収目安：420～600万円※1
賃金形態：月給制（固定残業代含む）
月額：289,088円～441,225円
（月額の内訳）
・基本給228,000円～348,000円（固定残業代を除く）
・時間外労働の有無に関わらず、月30時間相当分の固定残業代月額6～9万円支給※2
※1）年2回（3月・9月）の業績連動賞与含む
※2）月30時間を超える時間外労働分についての残業代は追加で支給

◆プロフェッショナル（スーパーフレックス）
年収目安：800～1500万円※1
賃金形態：月給制（固定残業代含む）
月額：623,813～1,035,850円
（月額の内訳）
・基本給492,000円（固定残業代を除く）
・プロフェッショナル手当131,813～218,850円
・時間外労働の有無に関わらず、月30時間相当分の固定残業代月額13～21万円支給※2
※1）年2回（3月・9月）の業績連動賞与含む
※2）月30時間を超える時間外労働分についての残業代は追加で支給
管理職として採用の場合残業代なし（内定時通知）

【所定勤務時間】7時間00分
【始業および終業】9:30～17:30
【勤務時間】始業・終業時刻を一定の範囲内で従業員の自主的決定に委ねる
【フレキシブルタイム】5:00～22:00

※コアタイム付フレックス ＜採用時グレードにより決定＞
【コアタイム】10:00～14:30
【フレキシブルタイム】5:00～10:00、14:30～22:00

【休日・休暇】土日祝休み、年次有給休暇、年末年始休暇（12/29～1/3）ほか
【試用期間】6ヶ月（期間中条件変更なし）
【昇給】年1回
【賞与】年2回（3月・9月）
【通勤手当】 出社日に応じた自宅から勤務場所までに利用する交通機関の片道2,000円を上限とする往復の現金運賃額
【退職金制度】確定拠出年金制度あり（事業主掛金あり）
【休暇に関する制度】年次有給休暇、特定積立休暇、リフレッシュ休暇、連続休暇、結婚休暇、等
【出産・育児に関する制度】出産休暇、配偶者の出産休暇、出産祝い金、出産育児一時金・付加金、育児休業、パパママ育休プラス、育児休業の延長、育児休業給付金の延長、育児時短時間勤務、子の看護休暇、ベビーシッター派遣サービス等
【家族に関する制度】介護休業／休暇、等
【生活支援に関する制度】健保の福利厚生、ベネフィット・ワン、グループ従業員持株会、新医療保障保険、賃貸物件・住宅関連特典、サークル制度等
【スキルアップを支援する研修制度】フルリモート研修＋フォローアップ、1on1スキルアップ研修、マネジメント研修、ナレッジのデータベース化、領域別の共有会、等
応募資格

【必須（MUST）】

①マーケティング領域でのデータ分析の実務経験（5年以上）
・代理店・コンサルティング会社・事業会社でのデータ分析の実務経験（機械学習の実装を含む）
・プロジェクトリーダーとしてデータ分析案件を担当した経験

②統計・機械学習に関する知識とスキル
・機械学習全般に関する知識、スキル（構造化データを想定）
・統計分析、機械学習、付帯するETLをPythonまたはRで実行できる知識、実務経験レベルでのスキル
・データ抽出/加工/集計に必要なSQLスキル
・BIによる可視化、ダッシュボード作成スキル

【歓迎（WANT）】

・データ分析の自動化（MLOps）の知識や実装経験
・デジタルマーケティング施策（広告/CRM）に関する基礎知識
・統計検定2級以上をお持ちの方
・Kaggleの実績

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 2024/11/25
求人番号 4072596

採用企業情報

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