・顧客・商品・購買・営業・マーケティング等のデータを活用した高度分析、予測・レコメンドモデルの設計・構築
・社内DX領域における、生成AI／LLM／RAG／AIエージェントを活用した業務高度化・自動化・意思決定支援の推進
・エージェンティックコマース領域における、商品探索・比較・選定・発注・承認支援など次世代購買体験の企画・検証・実装
・AIエージェントが業務データを安全かつ適切に活用するためのMCP活用・設計、オントロジー／セマンティックレイヤー設計
・事業部門、EC部門、営業部門、IT・データ基盤部門と連携した課題定義、PoC、効果検証、経営層への提案

◆仕事のやりがい
・大規模な実ビジネスデータを活用し、営業・マーケティング施策、EC改善、経営判断に直接貢献できる
・生成AIやAIエージェントを活用し、社内業務の高度化・自動化・意思決定支援に取り組める
・業務効率化だけでなく、ナレッジ活用や部門横断の業務変革を推進できる
・AIエージェントによる商品提案・発注支援など、未来の購買体験を設計できる
・データ・AI・業務プロセス・顧客体験をつなぎ、社内DXと次世代コマースの両方に挑戦できる

◆業務は何名くらいで連携して行うのか
・通常は3?6名程度の少人数チームでプロジェクトを推進
・データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアと連携
・EC・商品企画、営業、マーケティング、IT、UX/UIなど各部門と連携
・テーマに応じて、社内DXやエージェンティックコマース領域の横断プロジェクトとして推進
・プロジェクト規模によっては、10名以上の関係者と連携する場合あり

◆のような能力が身につくのか
・大規模データを活用した分析設計力
・機械学習、予測、レコメンド、需要予測の実装力
・生成AI／LLM／RAG／AIエージェントの実務活用力
・MCP、オントロジー、セマンティックレイヤーを活用したAIエージェント基盤設計力
・社内DXにおける業務プロセス分析・業務変革推進力
・エージェンティックコマースにおける購買行動・顧客文脈の分析力
・Databricks、SQL、Python、dbtを用いたデータ活用スキル
・MLOps／DataOps／LLMOpsを含むAI・データプロダクト運用力
・経営層・事業部門への提案力、プロジェクト推進力

◆キャリアパス
・キャリアパスは、スペシャリストコースとマネジメントコースの2軸を想定
・スペシャリストとして、シニアデータサイエンティストへステップアップ
・さらに上位の専門職として、リードデータサイエンティストを目指すことが可能
・志向や適性に応じて、管理職としてチームをマネジメントするキャリアも選択可能
・専門性の深化と組織運営の両面でキャリア形成が可能

■必須条件
・SQL／Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験
・予測モデル、レコメンドモデル等の設計・構築・評価経験
・ビジネス課題をデータ分析・AI活用テーマに落とし込み、効果検証まで推進した経験
・大規模データを活用した特徴量設計、分析、モデル改善の経験
・事業部門やエンジニアと連携し、分析結果を事業成果・業務改善につなげた経験

資格：第一種運転免許普通自動車

■求める人物像
・チャレンジ精神を持ち、未知のテーマや新しい技術領域にも主体的に挑戦できる方
・最新のデータサイエンス、生成AI、AIエージェント技術を継続的に学び、実務に応用できる方
・データとAIの力で、ビジネスを大きく成長させたいという強い思いをお持ちの方
・社内外に対して自らの専門性や影響力を発揮し、多くの人をリードし支援できる方

■歓迎要件
・Databricks、Spark、dbt、クラウドDWH等を活用した大規模データ分析経験
・生成AI／LLM／RAG／AIエージェント、MCP、オントロジー、ナレッジグラフ等に関する知識・活用経験
・社内DX、業務自動化、営業支援、マーケティング支援、EC／BtoB購買領域での実務経験
・MLOps／DataOps／LLMOps、モデル運用、AI・データプロダクト開発の経験
・研究論文、学会発表、技術記事執筆、Kaggle等のコンペ実績、社外コミュニティ活動の実績
・データサイエンス組織のリード、若手育成、技術標準化の経験