データサイエンティスト・機械学習エンジニア

ユーザー数1億人！日本郵政グループのデータを活用して、人々の生活や社会を良くしていきませんか？

仕事内容

ご希望や適性に合わせて、以下の①②いずれかの業務をお任せいたします。

①マーケティング施策への組み込み、プロダクト化（データサイエンティスト）
顧客基盤のデータを活用し、機械学習を用いた機能を組み込んだAIプロダクトの開発をお任せいたします。

グループとして一貫した顧客体験を提供するために、

• オーディエンス拡張による見込みユーザーの特定
• リコメンデーション
• 特定の顧客グループの自動プロファイリング
• LTV予測

等を実現し、マーケティング施策に盛り込んでいくことを想定しています。

なお、プロダクト化する際には、データエンジニアやデータサイエンティスト、データアナリストと協力しながら進めていきます。

②データドリブンなオペレーションサービスを実現するための郵便・物流事業改革（機械学習エンジニア）

グループ会社と協業し、P-DX（Postal DX：データドリブンに物流オペレーションを効率化していくこと）の実現に向けた、物流オペレーションを効率化したり、新しい付加価値を創出するためのデータを活用した仕組みの企画・設計・実装をお願いいたします。
＊まずは、郵便・物流に関するデータ分析をお任せしますが、将来的に保険事業や金融事業のデータ分析に取り組んでいただく可能性もあります

• 各集配局における配達物量の予測
• 郵便局で販売する商品の販売機会損失や需給調整分析
• 配達エリアの最適設計
• 荷物時間指定の再配達低減効果の推定
• 機械学習システムのプロトタイプ・開発・運用

この仕事で得られるもの

• プロダクトのバージョン1を作れる
• 役割が細分化されていないため、仕組みの企画から設計、実装まで幅広く携われる
• どんな価値を引き出せるのか、どうやった効率できるのかなど、0→1のフェーズを模索しながら進めていける
• ユーザー1億人の大規模なデータを扱うプロジェクト、プロダクトに関われる

求める人物像

（必須要件）

• SQL, Pythonを使った実務経験3年以上
• 機械学習を使った予測モデリング実務経験2年以上
• 機械学習システムを組み込んだプロダクト開発経験
• ML Opsに関する基礎知識
• 分析設計、最適化問題の定式化スキル

（歓迎要件）

• オペレーションズリサーチ・数理最適化を活用した分析実務経験
• DevOps, CI/CD, Public Cloudなどを用いたモダンなアプリケーション開発の経験

（参考記事）
郵政グループにしかできないことを実現するために、郵政グループではない貴方の力を貸してください