データサイエンティスト（プロジェクトマネージャークラス）/大手広告代理店系マーケティングデータソリューション企業の求人

●職種定義
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。
数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。

クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。
ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。
そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。
だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。
機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。

そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。
分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。
経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。
　 案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

●業務内容
プロジェクトマネージャー（PM）として、事業の因果構造を解き明かし、意思決定の判断材料をつくるプロジェクトを統括します。
・クライアントの課題から論点を見極め、どこを解き明かすべきかの仮説を立てる
・要件定義から、プロジェクト全体の進行を統括し、分析チームをリード
・数理モデルの設計方針の決定と、品質の担保
・経営層・意思決定者との対話を通じて、分析結果を意思決定に接続する

【必須スキル】
・SQL・Python等を用いたデータ分析・モデル構築の実務経験
・分析プロジェクトをリードした経験
・数理モデルの設計を統括し、チームを率いる力
・研究開発を主導した経験
・経営層・意思決定者との対話経験

【歓迎スキル】
・システムダイナミクスの実践経験
・高度なモデリング／最適化の実務経験
・研究開発をリードした経験

【得られる経験／求める人物像】
●得られる経験
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

●求める人物像
・モデルの精度向上にとどまらず、「なぜこの事業はこう動くのか」を構造から解き明かし、変えたい方
・既存のモデルや定石に頼らず、自ら問いを立て、仮説の設計から検証までを回せる方
・分析結果をゴールにせず、意思決定・行動・事業の変化まで見据えられる方
・技術だけに閉じず、数理モデルを経営の意思決定に接続する対話ができる方

※最終面接の前に、リファレンスチェックを実施しております

選考の過程で、リファレンスチェックサービスを利用したご協力をお願いしております。

面接という限られた時間だけでは、相互の理解にどうしても限りがございます。
これまで一緒にお仕事をされてきた上司や同僚の方のご意見も参考にさせていただくことで、
より納得感のあるマッチングと、ご入社後の早期のご活躍につなげたいと考えています。

※リファレンスチェックの結果のみで、採否を判断することはありません
※弊社の選考を受けていることが、推薦者の方に伝わることはありません

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