【株式会社マイナビ】【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断データサイエンティスト（マイナビグループ全体のデータ利活用の推進）案件（2024/10/17更新）

(1) 統計・機械学習の技術を使った、分析モデルの開発 (2) ビジネス側とのコミュニケーションを行い、分析支援や、作成した分析モデルの仮説検証の実施 (3) AIツール利用の支援・コンサルティング ＜業務詳細＞ ・PL/PM候補として、事業部とのコミュニケーションの中で、課題・仮説を設定し、データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発・精度検証～ビジネス適用・評価のPDCAサイクルに関わって頂きます。データ分析、機械学習モデルの構築にはPython、BigQuery等を用います。 ・ビジネス側の課題に対してアクションを行うため、業務理解や、マーケティング・広告配信などの周辺スキルも理解しながら最適な観察・分析（回帰・分類など）の結果をアウトプットし、ビジネス側にフィードバックします。 ・Auto MLツールなどを用いて、ビジネス側の現場社員が自律的に進められるようレクチャーやコンサルティングなどの支援活動を企画・検討頂きます。 <チームのミッション（目指している方向性）> 当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。 特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。 そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。 そのために様々なステークホルダーと協調して仕事を進めていく必要があるため、データサイエンス等の技術だけでなく、コミュニケーション能力も求められます。 当部には機械学習エンジニアやデータエンジニアも在籍しており、内製で機械学習モデルやシステムを開発しています。 モデル運用やシステム化については、他メンバーと協調して業務を進める必要があるため、システム開発の関連技術もある程度身に付けて頂く必要もあります。 ＜魅力・やりがい・身につくスキル＞ ・統計・機械学習、R、Python等を駆使したデータ分析・データ活用の技術・ノウハウ ・主にパブリッククラウドを用いたシステム開発関連技術に触れること・関わることができる ・事業サイドの多くのステークホルダーとの調整力・提案力 ・主にHR領域のドメイン知識 ・デジタルマーケティングやWeb広告領域の知識 ＜目標・評価＞ １．技術的知見、経験に基づく問題解決力 ２．提案力、社内外のステークホルダーとの関係構築力 ３．他者を助けらけられるホスピタリティ ４．ROIなどビジネスを意識した施策検討・提案力 ＜キャリアパス・キャリアアップの例＞ １．特定事業においてのデータ分析、モデル構築、運用経験、実績作り ２．データ分析・データ利活用ノウハウを全社展開する ３．全社的なデータ活用文化の醸成、ビジネス部門のデータ活用のセルフサービス化をリードする ＜中途入社者の活躍実績＞ 現在、在籍しているデータサイエンティストも社歴は浅いですが、入社直後からビジネス側と積極的にコミュニケーションを取り、 高いパフォーマンスでアウトプットを出し、ビジネス側にフィードバック・ディスカッションしております。入社後は、年齢やご経験によりますが、既に在籍しているサイエンティストとタッグを組み、分析サイクルの作業を実施頂く想定です。 ＜環境、風土＞ 中途入社者も多く活躍しています。何かわからないことがあっても周囲の者のサポートが得られる協力的な雰囲気の職場です。 課内・外での議論も活発で、関係する領域での興味・好奇心を満たす事が可能な雰囲気です。チームとしても自己組織化された人材育成を目指しており、自発的・自主的な対応が求められる一方で、トライアンドエラーが認められる文化を形成しております。