どんな仕事か: ■職務内容
インテージの豊富なデータアセットを活用し、顧客の事業・マーケティング課題を解決するために、
データサイエンス、データエンジニアリングの高度な専門知識を統合し、技術的な側面から組織の成長を牽引していただくポジションです。
プロジェクトを通じて技術的課題を特定・解消し、技術的品質と安定性を保証するとともに、
最新技術の調査・適用、および新規サービス・ツールの実用化をリードすることで、事業貢献と組織全体の技術レベル向上を主導していただきます。

【具体的には】
・データサイエンスプロジェクトの技術責任
プロジェクトの技術責任者として、データ収集からモデル開発・運用まで一貫した技術課題解決を主導し、
技術的な複雑性の高いプロジェクトを推進していただきます。
成果物の品質基準の設計と実行に責任を持ち、技術的負債の解消計画を立案・実行することで、
技術的な安定性を担保していただきます。

・技術応用とチームスキルアップ
学術論文やコミュニティから最新技術（LLM、深層学習、因果推論など）をキャッチアップし、
適切な場面での応用と実用化を推進していただきます。
チームメンバーに対して、技術指導やコードレビューを通じて専門技術を伝達し、
チーム全体のスキルレベルの向上を推進していただきます。
また、既存ソリューションの改善や新規ソリューション開発の推進を担っていただく場合もございます。
求められるスキルは: 必須【必須要件（Must Have Skills & Experience）】
本ポジションは、高度なデータサイエンスとデータエンジニアリングの専門技術、
およびそれらをビジネスに繋げる能力が必須です。

以下の全ての経験・スキルがある方
必須経験
プロジェクトリード・品質管理の実績：データサイエンス
またはデータエンジニアリングプロジェクトにおいて、
技術的な責任者として、要件定義から実装・運用まで主体的かつ全工程に関与した経験。
MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実践経験：
実装、評価、ビジネス適用に関する実務経験。

必須スキル
高度な統計モデリングと応用実践力：統計検定準1級相当の数理統計基礎。
ベイズ統計、因果推論など、高度な分析手法をビジネス課題解決に適用し、
実装・評価・運用できる能力（Python/R）。
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。
PM知識とリスク実行管理：上位レイヤと連携しながら、計画を効率的に実行する能力。
潜在的なリスクを早期に特定・報告し、プロジェクトの安定的推進に貢献する実行力。
ビジネス課題解決力：顧客課題の構造化・言語化、分析企画の設計能力。
複雑な技術内容を非専門家にも「翻訳」し、不確実性の高いプロジェクトの
進捗と技術的課題を管理できる能力。

歓迎【歓迎要件（Nice to Have）】
歓迎経験
・MLOpsの実践経験：モデルの継続的なデプロイ、
　バージョン管理、監視・運用を
　目的としたパイプライン構築の実務経験。
・学術・業界への発信実績：論文の掲載、書籍の執筆、
　外部コミュニティや社外イベントでの登壇経験。
・技術指導経験：少人数チームの技術的リードや、
　後輩・メンバーのメンタリング、技術指導経験。
・社外への内製化支援経験：顧客企業でのオンサイト実務や
　技術移転を伴う支援経験。

歓迎スキル
・データ可視化：BIツール（Tableau/Power BI等）を
　用いた分析結果の可視化、ダッシュボード設計。
・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: 800万円～1100万円 ※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-104_【データサイエンス】シニアデータサイエンティスト

データサイエンティスト