どんな仕事か: KDDIの約4000万人のユーザーデータへのアクセス権を有しながら、データコンサルティング業務にチャレンジでき、業界内でも特有のポジションです。
【KDDI×アクセンチュア】
サービス責任者クラス(課長レイヤ)のクライアントと伴走しながら、課題解決の推進・データに基づいたコンサル業務をお任せします。
チームは2～4個の案件で構成され、規模感は10～15名の規模が目安となります。
・クライアントのニーズに最もマッチするソリューションの企画・設計、プロジェクトマネジメント、提案、レポーティング
(戦略の策定⇒高度化⇒内製化支援と、上流から下流まで一気通貫した支援を行えます。)
・組織活動（採用、育成、業務改善の組織課題解決に繋がる取り組み)
※入社後は他リーダークラスの社員の元でキャッチアップいただいた後、チームリードを担っていただく予定です。
・デモグラ/位置情報/興味関心/ヘルスケア/センサー/画像などの5G/IoT等から取得できるデータを活用した高度分析に携われます。

■具体的なプロジェクト例：
担当プロジェクトはご経験や志向性に基づき、上長と相談しながら検討いただきます。
・データに基づいたKDDI顧客の理解、ニーズ把握に基づく顧客体験のハイパー・パーソナライゼーション支援
・位置情報データに基づく人流分析や商圏分析を活用したエンタープライズ向けの新しいソリューションの提供
・組織のデータドリブン化に必要な戦略検討～実行支援を行うDX変革支援
・生成AIを活用した業務変革支援（戦略検討、課題設定、解決策の提示、実行、運用支援など）
※事業領域としては、通信/IoT/金融/ドローン/ヘルスケア/小売り/モビリティ等、幅広い領域のプロジェクトを有しています。

■組織特徴：
昇格に向けた積極的な機会提供を行う組織風土があり、成長に向けたチャレンジを楽しむ社員が多いです。
・会社としてもマネジメント層の育成に注力しているため、組織から積極的にチャレンジの機会が与えられます
・ミドルマネジメント向けの研修や、経営と直接コミュニケーションを取れる機会も多く、業務以外の場面でも多様な成長支援があります
・DS内でのキャリアトラック制度/スキル・志向性を加味したプロジェクトアサイン等、分析専門組織ならではの環境で柔軟に専門性を磨くことができます。
求められるスキルは: 必須・データ分析業務における5名以上のプロジェクトマネジメント経験
・課長/サービス責任者クラスの相対先との折衝経験(社内相対先も可)に加え、下記2件の内いずれかを経験をお持ちの方
・DX関連の実務経験がありアナリティクス技術を各業務の機能に応用し、ビジネス視点で課題解決を実行してきた経験
・ビックデータや企業内のデータを収集・加工し、分析によって企業の経営課題の解決策を提言、実行してきた経験

歓迎・統計学もしくは機械学習に関する高い専門性
・通信、⾦融、電力、マーケティング、IoTに関する知見
・機械学習、生成系AIを用いたアプリケーション構築経験
・コンサル×エンジニア等クロスケイパビリティのチームでの分析業務従事経験
・10名以上のプロジェクトマネジメント経験
・提案営業の経験
雇用形態は: 正社員
＜試用期間＞
3ヶ月
試用期間中の勤務条件変更なし
どんなポジション・役割か: データサイエンティスト（リーダー）
どこで働くか: 住所：東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ31F
勤務地最寄駅：各路線／渋谷駅
※2025年12月に高輪ゲートウェイに移転予定
受動喫煙対策：敷地内喫煙可能場所あり
勤務時間は: コアタイム無しのフルフレックス
標準労働時間：1日7.5時間
※9:00～17:30で勤務している社員が多いです。
給与はどのくらい貰えるか: 形態：月給制　※上記年収は残業代含まず。残業代は実績に応じて別途支給
月給：54万円～62万円
30時間残業した場合の想定年収1,180万円～1,260万円
待遇・福利厚生は: 通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：会社規定に基づき全額支給
社会保険：補足事項なし

＜育休取得実績＞
有

＜教育制度・資格補助補足＞
■社内教育制度（ARISE University、各種研修・勉強会）
■外部セミナー参加支援
■書籍購入補助

＜その他補足＞
確定拠出年金
休日休暇は: 完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇15日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります）
年間休日日数120日

年末年始休暇、有給休暇（15～20日：入社時案分付与、入社日3日）、弔事休暇、結婚休暇、出産休暇
どんな選考プロセスか: ・選考フロー　　：書類選考→カジュアル面談→面接→内定
・面接回数　　　：2-3回
・書類選考資料　：履歴書、職務経歴書
・その他　　　　：
　・入社月
　　入社後のOn-Bording研修の体制の関係上、原則偶数月で入社受け入れ。
　　(2,4,6,8,10,12月)生活の都合等、奇数月での入社が必要な場合は応相談。
　・内定後に条件面談実施可、オンライン面接可

#オンライン選考可能
#入社時期は相談可能

データサイエンティスト（リーダー）

データサイエンティスト