データサイエンスチーム データサイエンティスト（ビジネスコンサル）
Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 30, 2026. First seen by Alion on Sep 1, 2025. Bunsekiya scores D on the Alion truth index.
◢◤データサイエンスチーム◢◤データサイエンティスト（ビジネスコンサル）
募集概要
## 募集背景
データ駆動型経営の重要性が高まる中、クライアント企業からのデータ分析・活用に関する需要が急増しています。当社では、より多くのクライアントのデータ活用を支援するため、データサイエンスチームの拡充を図っています。
## 仕事内容
ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。
## 業務概要
データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。
## 業務詳細
* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
* A/Bテストの設計と効果検証分析
* リコメンデーションエンジンの開発と最適化
* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証
## 開発環境／使用ツール
_クラウド：_ AWS、GCP、Azure
_BI・分析ツール：_ Tableau、PowerBI、
_データベース：_ Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
_プログラミング言語・ツール：_ SQL、Python、R など
## 案件例
* 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月）
* 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月）
* 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年）
* 医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）
* 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月）
## 本ポジションの魅力
_1. **多様なデータへのアクセス**_
様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。
_2. **ビジネスインパクトの実感**_
分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。
_3. **最新の分析技術の適用**_
常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。
_4. **エンドツーエンドのプロジェクト経験**_
データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。
_5. **クロスファンクショナルな協業**_
ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。
_6. **継続的な学習環境**_
社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。
_7. **社会課題解決への貢献**_
データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。
_8. **キャリアパスの多様性**_
プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。
_9. **最新のデータ分析環境**_
高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。
## 想定されるキャリアパス
当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。
_1. スペシャリスト キャリアパス：_
・ジュニアデータサイエンティスト
↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
↓
・シニアデータサイエンティスト
↓
・プリンシパルデータサイエンティスト
高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。
_2. マネジメント キャリアパス：_
・ジュニアデータサイエンティスト
↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
↓
・データサイエンスチームリーダー
↓
・データアナリティクス部門マネージャー
チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。
これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。
## メッセージ
私たちのチームは、多様なバックグラウンドを持つ中途入社メンバーが中心です。新しく加わる方も安心して馴染める環境ですよ。データの力でビジネスに革新をもたらしたい、社会に新しい価値を創造したい方、ぜひお力を貸していただけませんか。
_～分析志向の方へ～_
当社では、最先端のデータサイエンス技術を実際のビジネス課題に適用する機会が豊富です。統計解析、機械学習、深層学習など、幅広いデータサイエンス技術を駆使して、複雑な問題に取り組めます。
大規模なデータセットを扱い、高度な分析手法を適用する機会が多くあります。また、分析結果の解釈や、ビジネスインサイトの抽出など、データサイエンティストとしての腕を存分に振るえる環境が整っています。
社内の技術共有や最新の研究論文の輪読会を通じて、常に最先端のデータサイエンス技術にキャッチアップできる環境も整っています。分析力を磨きながら、ビジネスや社会へのインパクトを実感できる。そんな環境で、あなたのデータサイエンススキルを存分に発揮してみませんか？
_～ビジネス志向の方へ～_
当社では、データ戦略の立案から分析の実施、そして施策の実行とその効果測定まで、一貫してサポートしています。クライアントのビジネス課題を深く理解し、データドリブンなソリューションを提案・実装する機会が豊富にあります。
分析結果をビジネスの文脈で解釈し、具体的な施策に落とし込む経験を積むことができます。これは、より実践的で影響力のあるデータサイエンティストとしてのスキルを磨く絶好の機会です。
また、クライアントへのデータ分析結果のプレゼンテーションや、経営層へのデータ戦略の提案など、ビジネスとデータサイエンスをつなぐ経験も積めます。将来、チーフデータサイエンティストやデータストラテジストを目指す方にとって、非常に価値のある経験となるでしょう。
_～研究志向の方へ～_
当社では、実務プロジェクトだけでなく、最新のデータサイエンス手法の研究開発にも力を入れています。学術的な深さと実務的な応用の両立を目指す方にとって、理想的な環境といえるでしょう。
最新の論文や手法を研究し、それを実際のプロジェクトに適用する機会があります。また、自身の研究成果を学会で発表したり、技術ブログで公開したりすることも奨励しています。
産学連携プロジェクトへの参加や、社内の研究開発チームでの活動など、研究者としてのキャリアを続けながら、実務的なインパクトも出せる環境が整っています。アカデミアと実務の架け橋となるデータサイエンティストを目指す方、ぜひ私たちのチームで力を発揮してください。
データの力で企業のビジネスや社会に変革をもたらす。その挑戦に、あなたの分析力と創造性を貸してください。共に、データドリブンな未来を創造しましょう。
## 経験・スキル
_＜必要要件＞_ ※1年以上の関連経験目安
_1. データ分析と機械学習に関する専門知識と実務経験_
* 統計解析、機械学習アルゴリズムの理解と実装経験
* Python、R等のデータ分析言語の実務での使用経験
* SQL等を用いたデータベースからのデータ抽出・操作経験
_2. データ可視化とコミュニケーションスキル_
* データビジュアライゼーションツール（Tableau、Power BIなど）の使用経験
* 非技術者にもわかりやすく分析結果を説明できるコミュニケーション能力
_3. ビジネス課題解決経験_
* データ分析を通じてビジネス課題を解決した実績
* クライアントや事業部門との要件定義・提案の経験
_＜歓迎要件＞_
* 大規模データ処理技術（Hadoop、Spark等）の使用経験
* クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）でのデータ分析経験
* 深層学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch等）の使用経験
* 自然言語処理や画像認識プロジェクトの経験
* データサイエンスコンペティション（Kaggle等）での上位入賞経験
* 分析手法や結果に関する技術記事の執筆、登壇経験
## 配属組織
### 部門について
当部門は、高度なデータ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題解決と新たな価値創造を支援しています。データサイエンティスト、ビジネスコンサルタント、エンジニアが協働し、データ戦略の立案から実装、効果検証までを一貫してサポートしています。
### 特徴
「データサイエンス」「ビジネスコンサルティング」「テクノロジー」を軸に、科学的アプローチと創造的思考を融合させたソリューションを提供しています。最新の分析手法と豊富な業界知見を組み合わせ、クライアントのデータ活用を加速させています。
### 組織・風土
* 個々人の専門性と興味を尊重し、チャレンジングなプロジェクトへの参画を推奨
* 多様なバックグラウンド（統計学、コンピュータサイエンス、各種ドメイン専門家など）を持つメンバーが切磋琢磨
* データサイエンスの最新動向に関する社内勉強会や技術共有が活発
* メンターシッププログラムによる若手データサイエンティストの育成に注力
* データ分析コンペティションへの参加や学会発表を奨励・支援
応募概要
給与
年収 450万円 〜 700万円 内訳
①基本給＋②稼働手当＋③残業代
①24万円～
②約9万～28万円 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給
③平均30時間
※スキルに応じて異なります
※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります
雇用形態
正社員
勤務体系
9：00～18：00 休憩1時間
※案件内容次第で変更されます。
自社サービス担当者については、11：00～16：00がコアタイム担当者