■データサイエンティスト
AI/データサイエンスプロジェクト(補足2参照)において、分析設計、データ解析、アルゴリズム・モデル開発、システム連携検討、レポーティングのパートを主に担当いただきます。
ビジネスの各業務プロセスを理解し、プロジェクトの各メンバーと連携を取りながら、ビジネス課題解決のための分析設計、データ収集、前処理、データ解析および結果の評価を行います。

■データサイエンティスト(リーダー職)
リーダー職の方には、a)のデータサイエンティストとしての職務に加えて、データ分析組織のチームビルディングやマネジメント、メンバー育成などもご担当いただき、チームとしての成果を追求していただきます。
チームマネジメント業務だけでなく、プレイングマネジャーとしてご自身でも実務に取り組んでいただきます。

■プロジェクトマネージャー（AI/データサイエンスプロジェクト関連）
AI/データサイエンスプロジェクトにおいて、業務理解・システム理解、課題抽出、業務要件定義、システム要件定義、プロジェクト進捗・リスク管理、システム連携管理、レポーティングのパートを主に担当いただきます。

＜補足1＞
あくまで一例ですが、以下のようなプロジェクトがあります。データサイエンスを活用した業務改革の範囲を広げており、今後プロジェクトは増えていく予定です。選考を通じてご希望を伺いながら、ご経験を一番活かせるプロジェクトからスタートしていただきます。
・高精度の需要予測モデル/システムの構築による売上最大化
・サプライチェーンの最適化による在庫削減・欠品撲滅
・市場情報やお客様の声の分析を通じた商品企画・改善への貢献
・店舗の新規出店予測の構築によるビジネス加速への貢献 など

＜補足2＞
AI/データサイエンスプロジェクトは、データサイエンスチームのみならず、IT部門他チーム、業務部門など全社横断プロジェクトとして、以下のメンバーで構成されます。
※( )内は役割
・事業側担当者(分析・AIの出力結果を実際に事業で活用する)
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