「このデータで、この課題を解けるか」 仮説を立て、モデルを作り、ビジネスの意思決定に答えを出すのが仕事です。 物流・サプライチェーン領域のクライアントが抱える課題（輸送コストの最適化、 需要予測の精度向上、在庫ロスの削減など）に対して、 コンサルタントとして課題を引き出すところから、 Pythonで分析・モデリングして実装するところまでを一気通貫で担います。 「データを触るだけ」でなく、クライアントの事業KPIに直接コミットできる環境です。 ▼ 入社後、こういう仕事をしています 物流企業の配送ルート最適化プロジェクトを担当しています。 クライアントの輸送データをPythonで前処理・分析し、 最適化アルゴリズムを組んでADT上に実装。 「燃料コストが前年比◯%削減できた」という事業成果まで追うのが典型的な流れです。 ▼ 主な業務内容 ・クライアントへの課題ヒアリング・データ活用提案 ・データ前処理・分析・可視化（Python / Exploratory / Dataiku） ・機械学習モデルの設計・構築・精度検証 ・最適化問題の定式化・実装 ・データガバナンス・データマネジメントの上流設計 ・社内外メンバーへの分析結果の説明・レポーティング ▍技術スタック データ加工・分析：Python / Exploratory / Dataiku インフラ：AWS / GCP / Firebase DB：MySQL その他：GitHub / Backlog ▍求める経験・スキル ● データ分析の実務経験（2年以上） ● 機械学習の実務経験（2年以上） ● Pythonによるデータ処理・モデリングの経験 ● 最適化問題に関わった経験 ▍あると好ましい経験・スキル ● 深層学習の実務経験（1年以上） ● 物流・サプライチェーン・製造領域での実務経験 ● マネジメント経験（チームリード・プロジェクトリード） ● クライアントへの提案・コンサルティング経験 ▍求める人物像 ● データと社会課題を結びつけて考えられる方 ● 業務範囲を断定せず、何事にも愚直に向き合える方 ● 会社のビジョン・ミッション・バリューを重んじ、浸透させられる方 ● 結果にこだわってコミットできる方 ▍このポジションで得られること ● 物流・サプライチェーンという社会インフラ領域での実データを使った分析・モデリング経験 ● 課題定義〜実装〜事業成果まで一気通貫で追えるDS経験 ● コンサルタント的な上流関与とエンジニアリングを両立できる環境 ● IPO前夜のスタートアップで、データ活用を組織ごと作っていくフェーズへの参画 ▍配属部署 事業部 ▍勤務時間 （例） 1日の実働は8時間（休憩時間60分）としますが、出・退勤時間は、各自の職務内容とご家庭や健康状態に合わせて柔軟に働くことができます！ ①8:00~17:00 ┗育児中のメンバーも在籍！家族の時間を大切にしたい方 ②9:30~18:30 ┗退勤後のプライベート時間を確保したい方 ③10:30~19:30 ┗朝はゆっくりしたい方 ▍休日 土・日曜日及び祝祭日、年末年始 ▍IPOに向けて 現在当社は、上場を見据えた成長フェーズにあり、社員数・売上・顧客規模ともに年々大きく拡大しています。 組織も事業も急速に進化しており、まさに「会社が大きく変わっていく瞬間」の真っただ中にあります。 これからご入社いただく方には、 上場に向けて組織と事業基盤をつくり上げるフェーズ 上場前後の大きな変化と挑戦のフェーズ 上場後に事業・組織をさらにスケールさせていくフェーズ という、スタートアップにおいて非常に貴重な3つの成長ステージを経験できる可能性があります。 ❮ Message ❯ 「これからどんなことに挑戦したいのか」 「どんなキャリアを描いていきたいのか」 ぜひ、あなたの想いを聞かせてください。 私たちが目指している世界や、これからの成長に向けて求めていることも率直にお伝えしながら、互いの未来を一緒に描ける時間にできれば嬉しく思っています。 まずはカジュアルに、お話しできることを楽しみにしています。 エントリーを心よりお待ちしております。