Data Scientist, Data Science Group

― 150年企業の変革を、データとAIでリードする ―

Overview

資生堂では、ビジネス変革を実現するためのAI戦略を策定し、全社的な**AI Transformation（AIX）**を強力に推進しています。 データサイエンスグループは、社内のAI専門家集団として、各事業部門が抱える複雑な課題に対し、ビジネス検討からAI要件定義、モデル開発、そして実運用への導入プロジェクト推進までを一貫して担います。数千万規模のユーザー基盤を持つグローバルカンパニーにおいて、データとAIの力で新たな価値を創造するリーダーを募集します。

Role and Responsibility

事業部門のパートナーとして、以下の業務を主導していただきます。

• データ活用戦略の立案と設計 事業部門と深く連携し、顧客離脱防止、在庫最適化、パーソナライゼーションなどのビジネス課題を、データサイエンスの力で解決するためのロードマップを設計
• 高度な予測・分析モデルの開発と実装 BigQuery等を用いた大規模データ処理、および機械学習アルゴリズム（XGBoost, LightGBM, Deep Learning等）を用いた高精度なモデル構築・社会実装
• 生成AI（LLM）を活用したソリューション開発 最新のLLM技術を用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）の最適化、プロンプトエンジニアリング、エージェントシステムの構築による業務効率化および新規機能の開発

Basic Requirement

【テクニカルスキル】

• データサイエンスの実務経験（3年以上）
• 統計学および機械学習に関する深い専門知識と、Pythonを用いた実装能力
• BigQueryなどのデータベースを用いた大規模データの抽出・加工経験
• クラウドプラットフォーム（GCP / AWS / Azure）の利用・運用経験

【ソフトスキル】

• 円滑なコミュニケーション能力： 非専門家（事業部門等）に対しても技術的な内容を分かりやすく説明し、合意形成を図れる方
• 論理的思考能力： 複雑な事象を構造化し、本質的な課題を特定できる方
• レポーティング能力： 意思決定層や関係者に対し、分析結果をビジネスインパクトに紐付けて報告できる方

Preferred Requirement

• API連携を伴うアプリケーション開発や、RAGシステムの構築・運用経験
• 特定ドメインにおける深い業務知識（EC、製造業、小売、広告、マーケティング等）
• 最新の論文調査や技術検証を自律的に行い、ビジネスに応用する姿勢

Position Attractiveness

• 「解くべき課題」の定義から関与できる裁量 与えられた仕様に基づいて開発するのではなく、データの裏側にある本質的な経営・現場課題を自ら見つけ出し、解決策を提案・実行できる環境です。
• 最新技術を「社会実装」する手応え LLMやマルチモーダルAIなどの先端技術をPOC（概念実証）で終わらせるのではなく、実サービスへと組み込みます。数千万規模のユーザーへ価値を届けるダイナミズムを実感できます。
• 多様なキャリアパスと成長機会：データサイエンスのスペシャリストとしての深化はもちろん、AIプロジェクトを牽引するプロジェクトマネージャーや、AI戦略をリードするポジションへの挑戦も可能です。