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【いつでも視聴可/28卒Tech01】28卒/Tech Summer Internship Webinar [Data scientist]
株式会社MonotaROデータサイエンティスト · 28卒
株式会社HataLuck and Person
ソフトウェア・情報処理 / インターネット関連・Web / 通信
27年就職：本採用
データサイエンティスト
「働きがい」をデータで解き明かし、新たな市場を創造するデータサイエンティスト
- 募集職種
- データサイエンティスト
- 対象資格
- 2027年修了見込みの方 修士, 博士
- 対象専攻
- 工学 / 機械工学・電気電子工学・土木工学・建築学・材料工学・プロセス・化学工学・総合工学 総合理工 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・計算科学 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア 数物系科学 / 数学・天文学・物理学・地球惑星科学・プラズマ科学 化学 / 基礎化学・複合化学・材料化学 生物学 / 生物科学・人類学 農学 / 基礎生物学・生産環境農学・農芸化学・森林圏科学・水圏応用科学・社会経済農学・農業工学・動物生命科学・境界農学 社会科学 / 法学・政治学・経済学・経営学・社会学・心理学・教育学 総合人文社会 / 地域研究・観光学
- 勤務予定地
- 東京都
- 面接予定地
- オンライン面接
- 備考
- 最終面接のみ対面開催（東京）
- 選考フロー・応募後の流れ
- ※LabBase就職限定の特別フローです。 1、ご応募いただいた方は、書類免除でカジュアル面談を実施します。 2、カジュアル面談：人事もしくはAIサービス新規事業開発の社員 3、Mgr面接： 4、最終面接：CEO染谷 ※適宜、応募者に合わせて人事面談や社員面談・座談会などを実施します。
- 応募受付期間
- 2025年5月29日(木) ~ 2025年12月31日(水)
- 仕事内容
- ■何をやるか はたLuckでは、自社開発している業務効率化やエンゲージメント向上のためのアプリを中心に、さまざまな仕事の行動データ（育成、職場マネジメント、業務指示、マニュアルの閲覧状況や店舗への貢献度合い等）とアンケートによって職場の状態や課題を可視化しています。 これらの取得したデータを活用し、業務の代行・補助や職場の従業員の働きがいを可視化し、エンゲージメント向上することが他の業務指標へ与える影響の評価やエンゲージメントが高い職場の特徴分析、エンゲージメント向上のためのAI活用の効果測定などに携わっていただきたいと考えています。 ■具体的な業務内容 HATALUCKのデータサイエンティストとして、 以下のような業務を通じて「働きがい」という未踏領域をデータで解き明かし、事業成長と社会貢献を推進していただきます。 ・「働きがい」のデータモデル化： 感情・動機・満足といった非定量的・主観的変数を可視化し、再現可能なデータモデルの構築。 ・大規模行動データ分析と示唆抽出： 20,000以上の店舗・施設から得られる《はたLuckシリーズ》の行動データやサーベイデータを分析し、ユーザー行動や組織活性化に関する深堀りした洞察を導き出す。 ・AIプロダクトの効果測定・改善： 生成AIの導入効果を定量的に評価するための評価指標を設計し、A/Bテストやベンチマーク比較を通じてプロダクトの改善サイクルを回す。 ・仮説検証と事業インパクト創出： 「なぜその人は働きがいを感じないのか？」「どうすれば現場が動くか？」といった問いに対し、データに基づいた仮説検証を行い、シフト調整時間短縮や離職率低下など、現場の具体的な課題解決に貢献します 。 ・新規サービス・機能のデータ戦略策定： データ駆動で新機能やサービスの企画・開発に参画し、データ分析の視点からビジネス価値創出をリードする 。 ■ポジションの魅力 「働きがい」や「ワークエンゲージメント」といった、まだ定量化が不十分な領域において、それらをどうデータ化し、どの因子が向上に寄与するか、またそれが企業や従業員にどのような影響をもたらすのかを明らかにする取り組みは、非常に挑戦的でありながら知的好奇心を刺激される仕事です。 自社サービスに直接関わる分析であるため、分析結果がすぐに現場やプロダクトに反映され、実際の社会実装につながります。サービス業という日本の中心産業において、データ分析を通じて多くの従業員や企業の幸福に貢献できることは、非常にやりがいがあり、効力感のある仕事です。 さらに、顧客やサービス提供者との距離が近いため、生の声を直接聞きながらより的確な分析を行うことが可能です。現場の変化を自分の成果として実感でき、自分自身の働きがいにもつながる環境がここにはあります。
- 求める人物像
- ・社会貢献意欲の高い方: 自身のデータ分析や提案が、サービス業の現場における「働きがい」の向上や社会課題解決に直結することに喜びを感じる方 。 ・「問いの再定義」ができる方: 与えられた課題をそのまま受け入れるだけでなく、「なぜそうなるのか」「何を問いたいか」を深く構造的に問い直し、データを通じて本質的な課題を発見できる方 。 ・人間理解への強い関心: データだけでなく、人々の感情、動機、行動背景といったヒューマンファクターに興味を持ち、分析に活かせる方 。 ・高速な仮説検証・PDCAを回したい方: 自身の分析や提案がプロダクトにすぐに反映され、ユーザーの反応や定量的な変化を直接確認しながら改善サイクルを回したい方 。 ・ビジネス視点を持つ方: データ分析の結果をビジネス価値に結びつけ、経営層や非エンジニアにも分かりやすく伝え、議論を深められるコミュニケーション能力 。 ・越境的なキャリア志向を持つ方: 技術だけでなく、人文科学やビジネスの視点も持ち合わせ、将来的にはAIコンサルタントや新規事業企画など、多様なキャリアパスを描きたい方 。
- 待遇
- 交通費支給, 宿泊費支給
- 備考
- 最終面接は対面での面接が必須のため交通費を支給いたします。 当日での移動が困難な方には相談のもと宿泊費の支給対象となる場合があります。
- 優遇特典
- 書類選考免除
- 求める経験、スキル、資格など
- 【必須スキル】 ・統計解析・機械学習の基礎知識: 統計的仮説検定、回帰分析、分類、クラスタリングなど、基本的な統計解析手法や機械学習アルゴリズムの理解 。 ・データ処理・分析の経験: SQLによるデータ抽出や加工、PythonやRなどを用いたデータの前処理、集計、分析や可視化等の経験 。 ・評価指標の設計・運用: 精度、再現率、F値などの評価指標を目的別に使い分け、A/Bテストやベンチマーク比較設計ができる方 。 【歓迎スキル】 ・生成AIの基礎概念理解: トークン、ベクトル、類似度など、生成AIに関する基本的な概念を理解し、複数の生成AIツールの特徴や違いを説明できること ・因果推論の経験: 介入効果の推定など、因果推論の知識と経験 。 ・大規模データ基盤の知識: データレイク、データウェアハウス、DWHなどに関する基礎知識 。 ・生成AIプロダクトへの理解: プロンプト構造の理解や、生成AIアプリケーション開発経験 。 ・論文調査力・知の更新習慣: arXivなどで最新の研究動向を追い、技術や応用の知識を継続的に更新できる方 。 ・修士課程での研究経験: モデル原理や限界の体系的理解（Transformerアーキテクチャ、Attention機構、RAGなど） 。 【基本賃金】 年俸制 3,360,000〜5,380,000円（※能力に応じて決定） 〈諸手当〉②〜③は年俸に含みます。 ①通勤手当（実費/上限：片道2,500円） ②定額残業手当（月30時間分の時間外勤務手当） ③自学手当（3,000円/月）
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