株式会社Belongの0014.Data Scientistの求人

Belong Inc. は伊藤忠商事が持つリソースやネットワークを活用し、中古スマートフォン・タブレットの売買およびレンタルサービスを個人向け・法人向けに提供しています。

Belongでは社内外から中古端末に関係するデータを収集・蓄積し、データ分析基盤を構築しています。 データサイエンティストは、このデータ分析基盤を最大限に活用し、機械学習、統計モデリング、アルゴリズム開発を通じて、ビジネスの成長を加速させる意思決定をリードすることをミッションとします。

具体的には、中古市場における価格最適化、需要予測、在庫管理最適化、不正検知など、多岐にわたるビジネス課題に対し、最先端のデータサイエンス技術を適用します。 現時点のプライシングだけでなく、数年先の価格予想モデルの開発や、ビジネス戦略に直結する予測・最適化アルゴリズムを実装し、中古市場のトッププレイヤーとなるために必要なブレイクスルーをデータドリブンで創出していきます。

【想定される仕事内容】
◆データサイエンスによるビジネス課題解決とモデル開発
中古端末の膨大なデータからビジネス課題を特定し、機械学習（予測、分類、最適化等）、統計モデリング、自然言語処理などの手法を用いて解決策を立案・実行します。
具体的には、中古端末の価格最適化モデル、需要予測モデル、在庫最適化アルゴリズム等の設計・開発・評価を行います。

◆機械学習モデルのプロダクション導入および運用 (MLOps)
開発したモデルを、ビジネスサービスや社内業務に安定的に組み込むためのパイプライン構築、デプロイ、モニタリング、再学習などの運用まで一貫して担当します。
Web APIとしてのモデル提供や、既存システムへの組み込みなど、様々な形でモデルの価値を最大化します。

◆データ分析基盤の活用と連携
Data Lake, Data Warehouse, Data Martといったデータ分析基盤から必要なデータを抽出し、分析・モデル開発に活用します。dbt等を利用したデータマートの設計・改善にも関与し、モデル開発に必要なデータソースを整備・拡充します。

※変更の範囲：会社が定める業務

【選考フロー】
書類選考 -> カジュアル面談 -> 面接複数回(3~4回) + リファレンスチェック -> オファー面談

・BelongのMissionに共感頂ける方
・BelongのValuesを実践出来る方
・主体的に課題を見つけ解決のために自ら動ける方
・テクノロジーを用いた問題解決が大好きな方
・チームとのコミュニケーションを大切にし、情報共有できる方
・新しい概念や技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方

・コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、情報工学、数学、またはそれらに準ずる分野の学位、または実務における同等の実践経験
・2年以上（シニアなら5年以上） Data Scientistの役割に関連する業務経験
・日本語での会話（ビジネスレベル、JLPT N1以上）
・PythonまたはRを用いたデータ分析・機械学習モデル開発の実務経験
・MySQLやPostgreSQLなど RDB とSQLの基礎知識
・AWS、Google Cloud、Azure などのクラウドプラットフォームの利用経験
・機械学習ライブラリ（scikit-learn, TensorFlow, PyTorchなど）を利用したモデル開発経験
・予測モデルや最適化アルゴリズムなど、データサイエンスの手法を用いてビジネス課題を解決し、具体的な成果に貢献した経験
・情報収集および業務効率化（ドキュメント作成など）のために、ChatGPT、Geminiまたは類似のテクノロジーを活用した経験

・BIツール（Looker /Looker Studio, Tableauなど）の利用経験
・大規模データ（テラバイト級以上）の処理、分析、モデリング経験
・MLOps (機械学習モデルのデプロイ、モニタリング、再学習パイプライン構築) の実践経験
・BigQuery, CloudSQL, Amazon Redshift, SnowflakeといったDWH/DBの開発・運用経験
・dbt、Fivetran、trocco、Glue、Airbyteなど、ETL / ELT製品の利用経験
・自然言語処理、画像認識、強化学習、時系列予測、因果推論などの専門知識
・プロダクトやサービスへの機械学習モデルの組み込み経験
・論文読解力や最新のデータサイエンス技術に関する情報収集意欲
・データや技術に傾倒せず、背景にあるビジネス構造を理解する能力や経験があること
・物事を真剣に深く考えることができ、ユーザーの抱える課題を事実をもとに正しく理解する能力や経験があること
・指示待ちではなく、自身で仮説を立て、解決のために必要なテクノロジーの紐づけやアプローチ検討を自発的な行動力があること
・俯瞰的かつ構造的に課題を分析し、論理的なドキュメンテーション能力や経験があること
・複雑な分析プロセス・結果をシンプルでわかりやすく可視化または説明できる能力や経験があること
・自ら考え積極的なコミュニケーションを実施してきた経験があること
・倉庫管理システム（WMS）に関する知識や興味
・自身の考える「あるべき姿」に固執せず、コミュニケーションを通じてユーザー目線に立った現実的な施策まで落とし込んだ経験があること
・ステークホルダーに対して、データ活用やデータマネジメントを、誰もが簡単に理解できるように説明できる能力
・ソフトウェアの開発もしくは運用経験（下流工程から上流工程まで）
・ビジネスレベルの英語力 (TOEIC800点以上)
・企業の急拡大に携わった経験や、ベンチャー経験