■募集背景とミッション
当社データサイエンス部門は、受託型のデータ解析事業から自社データ資産を活用したソリューション/プロダクト開発に軸足を移しています。マーケティング施策の効果測定・投資配分最適化、新商品・新店舗の需要予測など自社データ資産をフル活用したソリューション/プロダクト開発組織を牽引するシニアマネージャーを募集します。
■具体的な業務内容
データサイエンス技術を活用したマーケティング効果測定/需要予測ソリューションの開発をリードしていただきます。
特に消費財メーカー、小売・流通業をターゲットとした、小売店パネルデータ/消費者パネルデータ/モバイル空間統計データを活用した開発企画、設計、実装、運用の推進を担当します。
また、営業フロントと連携し、当社データ契約顧客に対して実証実験を提案およびニーズ検証を行います。
因果推論によるマーケティング施策効果推定、数理最適化による最適投資配分導出、統計解析/Machine Learningによる予測およびMLOpsの設計、構築を想定します。
5名程度のデータサイエンティスト/エンジニアチームをリードの上、部署の技術力とパフォーマンス向上を担っていただきます。
■開発/分析環境、技術スタック
⾔語/フレームワーク: Python, R
インフラ/クラウド: Google Cloud
その他: Docker, GitHub, GWS, Claude
■このポジションの魅力
1. 国内有数のデータ資産を前提に、戦略を組み立てられる
消費財メーカー/小売業において市場の動きをとらえる「通貨データ」として位置づけられる小売店パネルデータ（SRI+）、消費者パネルデータ（SCI）を保有しており、高いビジネスインパクトのもと、開発企画の自由度高く行える環境です。クライアントのマーケティング課題（投資配分適正化、市場予測など）へ踏み込んだプロダクト/ソリューション設計に携わることができます
2. 多様なクライアント課題に向き合う開発
消費財・耐久消費財・メディアなど各業界のリーディングカンパニーの持つマーケティング課題に対してのソリューション/プロダクトの開発を行うため、課題のパターンと問題解決の経験値を得ることができます
3.マネジメントと専門性を両立できる
因果推論・ベイジアンモデリング・数理最適化など、マネージャーであってもデータサイエンス技術の検討・推進に関わることが期待されます。「マネジメントに進むと技術から離れる」というトレードオフを強いない組織です。勉強会やナレッジドキュメンテーションを通じてメンバーと互いに高め合う文化があり、マネージャー自身も技術面で学び続けられる環境です。
4. 第三者としての中立性と、世の中への貢献
インテージは特定のメーカー・プラットフォーマー・小売業に依存しない第三者の立場で、客観性のある自社/グループ会社保有データをもとに企業や社会の意思決定を支えています。組織として生み出す成果が、公正なデータに基づく社会の意思決定に還元されます。
■働き方
・フルフレックス（コアタイムなし）・リモートワーク併用（出社は週2日程度が目安）。
・性別を問わず、育児と仕事を両立しながら働くメンバーが在籍しています。マネジメント層も例外ではありません。
| 職種 / 募集ポジション | ITG-105_【データサイエンス】シニアマネージャー |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 契約期間 | ■契約期間：期間の定めなし ■試用期間：試用期間あり（入社の日より満3か月を経過した月の末日まで） |
| 給与 |
|
| 勤務地 | 想定される就業場所（変更の範囲）本社および各事業所 |
| 必須経験・スキル | 【必須要件（Must Have Skills & Experience）】 本ポジションは、データサイエンス技術を活用した問題解決、組織・プロジェクトを牽引するマネジメント経験の両方が必須です。 ■必須経験 ・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）。 ・プロジェクトリード実績：プロダクト/ソリューション開発プロジェクトのリード経験または受託型のデータサイエンスプロジェクト責任者経験（目安：売上金額1000万円以上プロジェクト）、要件定義から実装・運用まで全工程をリードした経験 ■必須スキル ・因果推論、ベイジアリンモデリング手法を理解し、ビジネス課題へ応用できる能力。 ・技術選定・レビューの主導：統計手法・機械学習モデルに関する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：プロジェクトのコスト、リソース、リスクを管理・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、社内外のステークホルダーの調整。 |
| 歓迎要件 | 【歓迎要件（Nice to Have）】 正解のない状況や前例のない現場において自ら能動的に行動するスタンスと真剣勝負を楽しめるマインドを持つ方を歓迎いたします。 ■歓迎経験 ・組織構築力：データサイエンス専門組織の立ち上げ経験。 ・外部パートナー活用：外部パートナー・委託先を活用したプロジェクト体制の構築、品質・進捗管理の経験。 ■歓迎スキル ・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 ・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。 ・最新技術の導入・応用：LLM・生成AI等の最新技術の探求、およびチームの分析・開発プロセスへの導入・応用力 |
| 勤務時間 | 所定労働時間7.5時間（標準労働時間9:00-17:30） フルフレックスタイム制度 |
| 待遇／福利厚生 | 社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） 共済会／契約スポーツクラブ／保養所／クラブ活動 社員持株制度／財形貯蓄／出産祝い金／慶弔見舞金 育児休暇・育児時間制度／介護休暇／保存休暇制度 定期健康診断／健康相談 自己啓発支援制度／資格取得支援制度／など |
| 休日休暇 | 年間休日 123日 休日休暇形態：完全週休2日制（土日祝日） 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 |
| 想定される業務内容の範囲 | 当社業務全般 |
| 会社名 | インテージグループ |
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