私たちJPデジタルのミッションは、リアルとテクノロジーの力を掛け合わせて、これまでにない「みらいの郵便局」を創ることです。すでに数々のサービスやプロダクトを生み出していますが、まだまだやりたいことも、解決したい課題もたくさんあります。 そこで鍵となるのが、データドリブンなアプローチ、意思決定です。 すでに郵便・物流事業、保険事業、金融事業のユーザーデータを集約した統合データ基盤兼分析環境（以下、顧客基盤）を構築中。次のステップとして、以下2つを優先的に取り組んでいきたいと考えています。 ①マーケティング施策への組み込み、プロダクト化 顧客基盤のデータを活用したオーディエンス拡張、リコメンデーションなど機械学習を用いた機能をマーケティング施策に組み込むためのAIプロダクトの開発を目指します。 MVPにより検証と改善を繰り返し、プロダクト化を進めていきます。 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 デジタル化された情報を活用し、配達員や車両の割り当てを最適化するなどオペレーションを改善するなど、郵便・物流事業のオペレーションや営業活動の効率化、新しい付加価値を導き出していきます。 データの力で、人々の行動や生活を変え、社会をも変えていく。むずかしいからこそおもしろいチャレンジを、一緒にしませんか？ ■このポジションの魅力 ・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 ■具体的な業務内容 ご希望や適性に合わせて、①、②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。 日本郵政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。 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） 日本郵便と協業し、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 ■こんな人と働きたい 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（Want） ・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 ■最後に ここまでご覧いただき、ありがとうございます。 もし今、「業務が細分化されすぎている」「改善を繰り返すだけ」など物足りなさを感じているのであれば、これからぐんと大きくなるサービスで、自分の力を試す＆伸ばしていきませんか？ 少しでも興味をお持ちいただけましたら、ぜひ、ご応募ください。あなたのやりたいことや想いを、聞かせていただけると嬉しいです！