どんな仕事か: 消費財メーカー、耐久消費財メーカー、サービス事業者、小売・流通業等多岐にわたるクライアントの事業
・マーケティング課題を解決するため、データサイエンスを駆使した課題解決の戦略策定から実行、成果創出までの一連を主導・統括するポジションです。
同社が保有するデータ資産、データサイエンス技術、データエンジニアリング技術といったアセットを結集・活用し、
クライアント企業の意思決定や事業成長に直接的な影響を与えられるやりがいのある仕事です。

データサイエンスプロジェクトの統括
・クライアントの事業・マーケティング課題の根本原因を特定し、データ活用による解決策の企画・提案、
およびプロジェクトの進行管理（計画・実行・リスク管理）の統括責任を担っていただきます。
また、技術的な専門知識をビジネスの文脈に翻訳し、顧客の事業責任者や部門上層部、
あるいは社内関係部署といった多様なステークホルダーと円滑に交渉・折衝していただくことを期待しております。

組織マネジメント・技術力強化
・チームメンバーの業務管理、評価、育成、技術・ビジネスの方針提示を行い、
組織全体の技術力とパフォーマンス向上のための組織運営を担っていただきます。

【業務の魅力 / 組織文化】
・同社の膨大な消費者パネルデータやカスタムリサーチデータを活用し、
多種多様な業界の経営層・事業意思決定層が抱えるマーケティング課題（一例ですが、市場予測、
生活者理解のための構造化分析、広告効果測定など）に対し、戦略の立案から実行、事業変革までコミットすることができます。
自身の戦略とリーダーシップが、クライアントのコアビジネスに直接的な影響を与える、稀有な挑戦機会です。
・配属先の部門は、多くのデータサイエンティスト・データエンジニアが所属しており、
勉強会の定期開催やナレッジドキュメンテーションを通じて、組織全体で知識を共有し、互いに高め合える環境が整っています。
組織としても発展フェーズであり、現メンバーと組織設計・構築の醍醐味・達成感を味わうことができます。
求められるスキルは: 必須以下の全ての経験とスキルがある方
・組織マネジメント経験：データサイエンスチーム、
　または技術専門組織における3年以上のマネジメント経験
（組織の方針決定、評価、育成、採用を含む）。
・高難度プロジェクトリード実績：大規模（目安1,000万円以上）
　または複雑な全社横断型データサイエンスプロジェクトの責任者として、
　要件定義から実装・運用まで全工程に主体的に関与し、
　明確なビジネスインパクトを創出した実績。
必須スキル
・数理統計基礎：統計検定準1級相当の数理統計基礎。特にMMM
（マーケティング・ミックス・モデリング）や因果推論、ベイズ統計など、
　分析手法を理解し、ビジネス課題へ応用できる能力。

・統計的データ解析・MLの実装能力：Python / Rを用いた各種統計手法、
　機械学習モデルの実装、評価、運用できること。技術的な理解に基づき、
　適切な技術選定とチーム成果物のレビューを主導できること。
・プロジェクトマネジメント：PRJ特性に応じた適切なPM手法を選択・適用し、
　プロジェクトのコスト、リソース、リスクの高度な管理能力を発揮し、
　不確実性をコントロールできること。
・戦略的思考と折衝能力：顧客課題の構造化・言語化、経営戦略フレームワークの活用。
　社内外の多様なステークホルダー間の利害を調整し、円滑な合意形成を図る、
　高いコミュニケーション能力。

歓迎・対外的な共有・貢献実績：学会での研究発表
・大学での講義・社外イベントでの登壇経験、書籍の執筆実績。
・組織構築力：データサイエンス専門組織の立ち上げ経験。

歓迎スキル
・分析基盤構築・データ統合技術：クラウド
（AWS/Azure/GCP）、
　DWH（Snowflake等）の基礎知識と、
セキュアでスケーラブルな分析環境の設計能力。
SQLを用いたデータ統合
・ETL/データクレンジングの構築・実行能力。
・高度な分析技術：LLM、深層学習、強化学習、
数理最適化など、最新技術の探求およびビジネス応用力。
・データ資産理解：当社のコア資産であるカスタムリサーチ、
パネルデータ、またはドコモ/DIMデータ
（ドコモ会員データ、モバイル空間統計等）に関する知識。
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 千代田区
勤務時間は: 9:00~17:30/※7時間30分
給与はどのくらい貰えるか: 900万円～1150万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。
休日休暇は: 土曜日,日曜日,祝日／年次有給休暇：初年度16日（但し、5月以降に入社の場合、入社月に応じて付与）　年末年始休暇/慶弔休暇/リフレッシュ休暇/特別休暇
どんな選考プロセスか: □フローの確認：面接回数2回～3回
：(1)書類選考　書類選考後にSPIを実施：(2)1次面接　※60分　：(3)最終面接（役員）

ITG-105_【データサイエンス】シニアマネージャー

マーケティングリサーチ・分析