CDO / VP of Data Science候補
Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 22, 2026. First seen by Alion on Sep 25, 2026.
職務内容
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- ポジション概要
ダイナミックプラスにとって、データサイエンスは一機能ではなく、**事業そのものを支えるコア技術**です。
私たちは、需要予測・価格最適化を中心とするアルゴリズムを用いて、スポーツ・エンターテインメント、ホテル、レジャー、高速バスなど複数の市場における価格決定を支援しています。
事業の拡大に伴い、個々のモデル・アルゴリズムを開発するだけではなく、
* **「どの技術課題に投資するのか」**
* **「各業界で得られた知見をどう共通技術へ昇華するのか」**
* **「どのようなデータサイエンス組織を作るのか」**
を経営・事業・エンジニアリングとともに設計するフェーズに入っています。
本ポジションでは、データサイエンス領域の技術戦略と組織づくりを担いながら、自らも技術的な意思決定に深く関わっていただきます。
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- ミッション
価格・需要に関するデータサイエンスをDynamic Plusの継続的な競争優位へ変え、事業成長を支える技術・組織を構築すること。
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- 仕事内容
* データサイエンス領域の中長期技術戦略・ロードマップ策定
* 需要予測、価格最適化等のコアアルゴリズムに関する技術方針の意思決定
* 既存モデル・アルゴリズム群の技術的評価と改善優先順位の決定
* 新規事業・新規業界への展開におけるデータサイエンス戦略の策定
* データサイエンティストの採用、育成、評価、組織設計
* Senior / Lead Data Scientistへの技術的なレビュー、メンタリング
* エンジニアリング、プロダクト、事業部門との連携
* CEO・経営陣と連携した、技術投資・組織投資に関する意思決定
* 必要に応じ、自ら重要なモデリング・アルゴリズム設計へ参加
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- このポジションの面白さ
1. **データサイエンスが事業の中心にある**
分析部門を管理するポジションではありません。需要予測・価格算出アルゴリズムそのものがプロダクト価値を構成しているため、技術戦略がそのまま事業戦略へつながります。
2. **「価格」という巨大なテーマに技術戦略から関われる**
スポーツ・エンターテインメントからホテル、交通、レジャー、さらに新しい産業へ、価格最適化・レベニューマネジメントの適用領域を広げていきます。
3. **技術と組織の両方を作れる**
完成した大規模組織を管理するのではなく、今後の事業戦略に必要となるデータサイエンス組織そのものを設計できます。
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- 入社後6〜12ヶ月で期待すること
* 既存のモデル・アルゴリズム、開発体制、事業構造を把握し、技術的な強みと課題を整理する
* データサイエンス領域の中長期技術ロードマップを策定する
* モデル・アルゴリズム改善における優先順位と意思決定プロセスを確立する
* Senior / Lead Data Scientistが自律して技術的意思決定を行える組織体制を作る
* 採用・育成を含む中期的なDS組織計画を策定する
* 新規業界への展開におけるデータサイエンス戦略を事業責任者とともに設計する
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応募資格（必須）
* 統計モデリング、機械学習、数理最適化、時系列解析等について、データサイエンティストの技術的意思決定をレビューできる専門性
* モデル・アルゴリズムを研究・PoCで終わらせず、本番プロダクトまたは事業へ実装し、継続的に改善した経験
* 事業課題を数理・データサイエンス上の課題へ変換し、技術的な解決方針を設計した経験
* 複数のデータサイエンティストが関わるプロジェクトまたは組織をリードした経験
* 技術的負債、事業インパクト、開発コスト等を考慮し、技術投資の優先順位を決定した経験
* 採用、育成、評価等を含むデータサイエンス組織づくりに関与した経験
* 経営・事業責任者・エンジニアリング等、異なる専門性を持つステークホルダーと技術・事業双方について意思決定した経験
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応募資格（歓迎）
* 需要予測、価格弾力性、レベニューマネジメント、数理最適化等の経験
* 価格最適化、広告、マーケットプレイス、EC、物流、モビリティ等における意思決定アルゴリズム開発経験
* 複数のモデル・プロダクトを横断したデータサイエンス戦略策定経験
* データサイエンス組織の立ち上げ・拡大経験
* Manager / Expert双方のキャリアラダー設計経験
* 経営レベルでの技術ロードマップ・組織計画策定経験
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求める人物像
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- 求める人物像
* マネジメントだけでなく、データサイエンスそのものについて深く議論できる方
* 技術的に最も高度な方法ではなく、事業にとって最適な方法を選択できる方
* 短期的な事業成果と中長期的な技術資産の双方を考えられる方
* 自らすべてを解くのではなく、強いデータサイエンティストが活躍できる環境を作れる方
* 経営、事業、技術を別々のものとしてではなく、一つの意思決定として考えられる方
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賃金
1,200万円 ～ 1,800万円
勤務地
東京都千代田区神保町3-27-7 Takebashi7 9階
勤務時間
- 勤務形態：フレックスタイム制 標準勤務時間：9:30～18:00
・コアタイム：10:00～15:00
・フレキシブルタイム：5:00～10:00、15:00～22:00
・1日の標準労働時間：7時間30分
・休憩時間：60分
・平均残業時間：20時間（繁忙期/閑散期によって変動あり）
昇給・賞与
・昇給（年2回 1月、7月※人事評価による）
・賞与（年1回 7月）
諸手当
交通費全額支給、残業手当
休日・休暇
土・日・祝休み、年末年始休暇 ※年間休日日数：120日
年間有給休暇：7日～20日（入社した日から有給休暇を付与します。下限日数は、入社初年度1月～3月に入社した場合の日数です）
1時間単位の時間休制度
福利厚生
＜保険制度＞
各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
＜福利厚生制度＞
通勤手当：コミュニケーション促進を目的としたランチ補助制度
＜教育制度＞
個人の能力に合わせたスキルアップ（資格取得等）のサポート
※副業：可
※リモートワーク：可（フルリモート不可）