データサイエンティスト（マネージャー候補）

当社について

私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2024年時点で商品点数は2,400万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。

また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。

■福利厚生（正社員向け）はこちらでご紹介しております。

企業理念・行動規範

※当社では『資材調達ネットワークを変革する』という企業理念、『他者への敬意』をはじめとする6つの行動規範を大切にしております。
企業理念・行動規範はこちら

▼職務内容

MonotaROのデータサイエンス部門の特徴

単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある

【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】

• LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
• VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
• 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

▼主な役割

私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。
「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。
MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。
「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。
今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。
我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。

このポジションにおけるミッション

• データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
• 顧客体験価値の最大化
• オペレーションの高度化、効率化
• チームのアウトプットの最大化

チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

▼求めるスキル・経験

• 以下の領域において2年以上の実務経験
  • 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験
• データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験
• データ分析・改善プロジェクトのPM・リーダー経験
• データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力

▼あると望ましいスキル・経験

• Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験
• 事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験
• データサイエンスチームのピープルマネジメント経験
• 情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎）

▼選考フロー

書類選考 ⇒ ＷＥＢテスト + １次面接 ⇒ ２次面接 ⇒ 最終面接
※状況に応じて選考ステップが変動する可能性がございます。