データサイエンティスト/データベース管理システムの開発・運営会社の求人

## なぜ今、同社のデータサイエンティストなのか
精緻な分析レポートを納品したのに、結局ビジネスでは使われずに終わった経験はありませんか。

可視化・集計で終わりません。その先にある現場への実装、予測・最適化・異常検知、さらにはLLMを活用した意思決定支援まで、データをビジネス成果へとつなげることにこだわっています。

製造・小売・流通・金融をはじめ、高度な分析やAI活用はほとんど手つかずの企業が多く、価値の源泉となるテーマが数多く眠っています。

同社の自社プロダクトがデータ整備の負荷を軽減するからこそ、与えられたテーマをこなすのではなく、自ら課題を定義し、最も価値ある問いから解き始めることができます。

求めているのは、データの力で顧客の意思決定を変え、その知見をAIソリューションやプロダクトへと還元できる人材です。そんなエコシステムを、ともにつくっていける仲間を歓迎します。

## お任せしたいミッション
顧客のデータ資産からビジネス成果を最大限に引き出し、その知見をAIソリューションやプロダクトへと昇華させることがミッションです。
コンサルタントやエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携しながら、課題定義から実装、成果創出まで一気通貫で責任を持っていただきます。

1. 顧客現場でのデータ活用とビジネス成果の創出
顧客の業務や意思決定プロセスを深く理解し、データとAIを活用してビジネス成果につながる課題解決をリードします。
- 本質的な課題の特定から、ML・LLMを活用したソリューション設計・本番導入まで一気通貫
- 「この課題は他の300社でも起きている」というマクロ視点での知見の構造化

2. 現場知見を元にした、新AIソリューション・新プロダクトに繋げる
顧客現場で得た発見をもとに、再現可能なAIソリューションやプロダクトの企画・開発に携わります。
- 複数顧客の課題を横断的に捉え、共通パターンをソリューションへ昇華
- RAG・エージェント設計など次世代AIの研究開発から、PoC・事業化まで

3. データサイエンス組織・文化の立ち上げ
データサイエンス領域を牽引する初の専任メンバーとして、技術標準・組織文化・将来像を自らの手で設計します。

## 本ポジションの魅力

1. あなたの仕事が、多くの企業に届く
顧客現場で得た知見や成功パターンは、同社プロダクトやAIソリューションへと昇華され、多くの企業へ価値として届けられる可能性があります。一社の課題解決で終わらず、業界全体へのインパクトを生み出せる環境です。

2. 「データがない」「品質が悪い」に悩まされない
同社のデータ基盤製品で培った知見とアセットがあるからこそ、データ収集・品質改善に時間を奪われることなく、価値ある問いとビジネス成果の創出に集中できます。

3. AIコモディティ化の時代に、本質的な競争優位の場所で戦える
生成AIの進化により、モデルやアルゴリズム自体の差別化は急速に難しくなっています。
競争優位の源泉となるのは、「何を解くか」という課題設定と「データの質」ーーその両方が同社にはあります。技術の希少性が下がる今、本当に価値ある領域を見極める力を、実践のなかで身につけられる環境です。

4. 事業の「次の柱」を創る、データサイエンス組織の立ち上げを担える
FDEやテクノロジーアーキテクトと並ぶ精鋭ポジションとして、評価基準・技術標準・チームの文化など、データサイエンス組織の土台づくりに深く関わることができます。拡大フェーズだからこそ、自らの意思や専門性が組織と事業の未来を形づくる。今このタイミングでしか得られない経験です。

【必須スキル】
- 機械学習・統計モデリングの実務経験（Python: pandas / scikit-learn / PyTorch or TensorFlow 等）
- 課題定義 モデル実装・本番導入まで一気通貫で完遂した経験（年数不問、実績重視）
- クライアントワーク経験（非エンジニアへの説明・合意形成含む）

【歓迎スキル】
- LLMを活用したアプリケーション開発・本番運用経験（RAG・エージェント・Fine-tuning等）
- テーブルデータ・自然言語・時系列など複数のデータ形式を扱った実務経験
- DWH（BigQuery / Snowflake等）やデータパイプラインの構築・運用経験
- MLflow等の実験管理ツールや、モデルのデプロイ・監視・運用経験
- 分析・MLの知見を、再現可能な仕組みやプロダクト機能として実装した経験
- 新規事業・プロダクト開発など、0→1フェーズへの関与経験
- Kaggle等コンペでの入賞、または国際会議・論文への投稿経験

【求める人物像】
カルチャーフィットおよび価値提供の完遂の観点から、以下人物像の方を求めています。
- 「分析して終わり」ではなく、最後まで価値提供に責任を持つ姿勢（ラストマンシップ）
- ビジネス課題とデータの間を往復し、「解くべき問い」を自分で定義できる人
- 全体最適・部分最適、短期・中長期それぞれの最適化を考えることができる方
- 1つのプロジェクトの知見を「他の100社でも使える仕組み」に昇華しようとする視点を持つ人
- 課題に対して論理的に物事を組み立て説明し、合意形成に導く努力を惜しまない方
- クライアント、市場、社内問わず、さまざまな人を巻き込んで円滑なコミュニケーションが取れる方
- 同社のミッション・バリューに共感いただける方

データ基盤の総合支援サービスの開発・運営
データの発見・理解・活用を促進するデータカタログの開発・運営
データテクノロジー領域の課題解決を実現するPROFESSIONAL SERVICESの提供