- なぜ募集しているのか
- 弊社からの入社実績20名以上あり 部門強化のため増員
退職金制度あり 平均残業20～30時間程度
平均年齢34.3歳 平均年収7,740千円
募集背景
今日のスピードが求められるデータ駆動型の世界において、ソフトウェアプロダクト開発チームは、データを最大限に活用して情報に基づいた意思決定を行い、革新的なプロダクトを生み出す必要があります。Media and Data Solutions Development部(MDSD)は、データインサイトを活用した最先端のインターネットメディアおよびデータサービスプロダクトの構築に取り組んでいます。この目標を達成するため、ビジネスニーズ、パフォーマンス、技術開発の橋渡し役となる、高度なスキルと経験を持つシニアデータコンサルタントを募集しています。 - どんな仕事か
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シニアデータコンサルタントは、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストと協力し、チームの専門知識を結集して、影響力のあるデータ駆動型ソリューションを提供することをリードします。キーレスポンシビリティー：
＜データ駆動型のプロダクトポートフォリオ管理＞
・ソフトウェアプロダクトポートフォリオ管理のためのデータ駆動型フレームワークを設計・実装し、プロダクトの優先順位付け、リソース配分、パフォーマンス追跡に関する情報に基づいた意思決定を可能にする。
・プロダクトマネージャーやビジネス関係者と協力し、プロダクトポートフォリオの構造化された主要目標指標（KGI）および主要業績評価指標（KPI）を定義・監視する。
・ビジネス目標や市場動向と整合性を保ちながら、プロダクトポートフォリオを最適化するための実用的な洞察や提案を提供する。
・プロダクトポートフォリオのパフォーマンスをリアルタイムで可視化するためのダッシュボードやレポートツールを開発する。
＜データ駆動型オペレーションのセットアップに関するコンサルティング＞
・データチームとビジネス関係者の間の主要な窓口として機能し、優先事項に関する円滑なコミュニケーションと整合性を確保する。
・ビジネス関係者の戦略的パートナーとして、ビジネス目標を明確化し、測定可能な成果(KGI/KPI)を定義するための議論を組織する。
・高レベルのビジネス目標を具体的なデータ戦略や分析ロードマップに変換する。
・ビジネスおよび開発チームに対し、目標達成のためにデータを活用する方法について専門的な指導を提供し、ビジネスニーズと技術的ソリューションの整合性を確保する。
＜オーナーシップとコラボレーション＞
・データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストのチームをリードし、プロジェクト目標や成果物の整合性を確保する。
<機械学習(ML)および大規模言語モデル(LLM)を活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進>
・機械学習（ML）モデルやソリューションを設計・実装することで、プロセスの自動化、意思決定の改善、業務効率の向上を図り、業務変革を推進する。
・大規模言語モデル（LLM）を活用し、インテリジェントチャットボット、自動コンテンツ生成、自然言語処理（NLP）アプリケーションなどの革新的なソリューションを開発し、顧客体験を向上させ、内部業務を効率化する。
・プロダクトポートフォリオにMLおよびLLM技術を統合する機会を特定し、競争優位性の創出や新たな収益源の開拓を図る。 - 求められるスキルは
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必須 必須要件：
＜学歴＞
・コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、数学、または関連分野での学士号または修士号。
＜経験＞
・データコンサルティング、データ分析、またはデータサイエンスの分野で5年以上の経験（特に大規模なビジネスまたはITコンサルティング環境での経験が望ましい）。
・ビジネス関係者、プロダクトマネージャー、ソフトウェアエンジニアを含む、クロスファンクショナルなチームと協働した実績。
・ビジネスチームとの議論を主導し、KGIやKPIを定義・洗練させ、組織目標と整合性を持たせる能力。
・実際のビジネス課題に対して、機械学習モデルやソリューションを設計・実装したプロジェクト経験。
・大規模言語モデル（LLM）や機械学習を活用したソリューションに関する経験。
・特にプロダクトポートフォリオ管理の文脈で、ビジネス成果に測定可能な影響を与えるデータ駆動型ソリューションを提供した実績。
＜技術スキル＞
・データ分析、データモデリング、データ可視化ツール(例:SQL、Python、R、DOMO、Tableau、PowerBI)の専門知識。
・ETLパイプライン、データウェアハウジング、クラウドプラットフォーム(例:AWS、Azure、Google Cloud)を含むデータエンジニアリングの概念に関する深い知識。
・機械学習技術およびフレームワーク(例:TensorFlow、Scikit-learn、PyTorch)に関する熟練度または明確な理解。
・OpenAI GPT、Hugging Face Transformers、または類似のフレームワークを使用したLLMおよびNLPツールの経験。
・データベースシステム(例:relational、NoSQL)およびビッグデータ技術(例:Hadoop、Spark)に関する確かな理解。
歓迎 必須要件つづき
＜リーダーシップおよびコミュニケーションスキル＞
・データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストからなる学際的なチームをリードし、協働する卓越した能力。
・非技術者にも複雑な技術的概念を伝えることができる、優れた対人スキルおよびコミュニケーション能力。
・組織内のあらゆるレベルのステークホルダーとの信頼関係を構築し、信頼性を確立した実績。
・日本語と英語でのビジネスコミュニケーション
歓迎要件：
・関連分野での高度な学位(コンピュータサイエンスの修士号またはMBA)。
・インターネットサービスプロダクトやSaaSプラットフォームの開発経験。
・アジャイル手法やプロダクト開発ライフサイクルに関する知識。
・強化学習、深層学習、生成AIなどの高度な分析技術に関する知識。
・データプライバシー規制およびコンプライアンス(例:GDPR、CCPA)に関する経験。
・関連技術や手法に関する認定資格(例:AWSCertified Data Analytics、Microsoft Certified:Azure Data Scientist、Certified Analytics Professional)。
・データサイエンスおよび分析コミュニティ内での強力なネットワーク。
勤務地に関する補足
東京 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 給与はどのくらい貰えるか
- 900万円 ～ 1149万円
掲載期間25/03/14～25/03/27
求人No.GRAND-250202KNDR
