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Media and Data Solutions Development部(MDSD)は、革新的で安定したインターネットメディア製品を通じて優れたユーザー体験を提供し、取得したデータを基に内部および外部クライアント向けのデータソリューションを構築します。MDSDは、Super Point Screen、Rakuten Web Search、Rakuten Kakeibo、Rakuten Insightなど、さまざまな製品をサポートしています。私たちのコアコンピタンスは、業界をリードする技術的専門知識と技術ソリューション設計能力です。

今日のスピードが求められるデータ駆動型の世界において、ソフトウェアプロダクト開発チームは、データを最大限に活用して情報に基づいた意思決定を行い、革新的なプロダクトを生み出す必要があります。Media and Data Solutions Development部(MDSD)は、データインサイトを活用した最先端のインターネットメディアおよびデータサービスプロダクトの構築に取り組んでいます。この目標を達成するため、ビジネスニーズ、パフォーマンス、技術開発の橋渡し役となる、高度なスキルと経験を持つシニアデータコンサルタントを募集しています。 この役割は、ソフトウェアプロダクトポートフォリオ全体における情報に基づいた意思決定、優先順位付け、リソース配分を可能にする上で重要です。さらに、シニアデータコンサルタントは、高度な分析、機械学習(ML)、および大規模言語モデル(LLM)を活用して、開発生産性を最大化し、革新のための新たな機会を切り開くことで、デジタルトランスフォーメーション(DX)を推進する重要な役割を果たします。 シニアデータコンサルタントは、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストと協力し、チームの専門知識を結集して、影響力のあるデータ駆動型ソリューションを提供することをリードします。 データに情熱を持ち、実用的なインサイトを提供した実績があり、協力的で多様性に富んだ環境で活躍することを楽しめる方は、ぜひ私たちのチームに加わり、メディアおよびデータソリューションプロダクトの未来を共に形作りましょう。

ソフトウェアプロダクトポートフォリオ管理のためのデータ駆動型フレームワークを設計・実装し、プロダクトの優先順位付け、リソース配分、パフォーマンス追跡に関する情報に基づいた意思決定を可能にする。 プロダクトマネージャーやビジネス関係者と協力し、プロダクトポートフォリオの構造化された主要目標指標(KGI)および主要業績評価指標(KPI)を定義・監視する。 ビジネス目標や市場動向と整合性を保ちながら、プロダクトポートフォリオを最適化するための実用的な洞察や提案を提供する。 プロダクトポートフォリオのパフォーマンスをリアルタイムで可視化するためのダッシュボードやレポートツールを開発する。

データチームとビジネス関係者の間の主要な窓口として機能し、優先事項に関する円滑なコミュニケーションと整合性を確保する。 ビジネス関係者の戦略的パートナーとして、ビジネス目標を明確化し、測定可能な成果(KGI/KPI)を定義するための議論を組織する。 高レベルのビジネス目標を具体的なデータ戦略や分析ロードマップに変換する。 ビジネスおよび開発チームに対し、目標達成のためにデータを活用する方法について専門的な指導を提供し、ビジネスニーズと技術的ソリューションの整合性を確保する。

データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストのチームをリードし、プロジェクト目標や成果物の整合性を確保する。 チームメンバーにメンターシップや指導を提供し、技術的およびプロフェッショナルなスキルの向上を支援する。

機械学習(ML)モデルやソリューションを設計・実装することで、プロセスの自動化、意思決定の改善、業務効率の向上を図り、業務変革を推進する。 大規模言語モデル(LLM)を活用し、インテリジェントチャットボット、自動コンテンツ生成、自然言語処理(NLP)アプリケーションなどの革新的なソリューションを開発し、顧客体験を向上させ、内部業務を効率化する。 プロダクトポートフォリオにMLおよびLLM技術を統合する機会を特定し、競争優位性の創出や新たな収益源の開拓を図る。

コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、数学、または関連分野での学士号または修士号。

データコンサルティング、データ分析、またはデータサイエンスの分野で5年以上の経験(特に大規模なビジネスまたはITコンサルティング環境での経験が望ましい)。 ビジネス関係者、プロダクトマネージャー、ソフトウェアエンジニアを含む、クロスファンクショナルなチームと協働した実績。 ビジネスチームとの議論を主導し、KGIやKPIを定義・洗練させ、組織目標と整合性を持たせる能力。 実際のビジネス課題に対して、機械学習モデルやソリューションを設計・実装したプロジェクト経験。 大規模言語モデル(LLM)や機械学習を活用したソリューションに関する経験。 特にプロダクトポートフォリオ管理の文脈で、ビジネス成果に測定可能な影響を与えるデータ駆動型ソリューションを提供した実績。

データ分析、データモデリング、データ可視化ツール(例:SQL、Python、R、DOMO、Tableau、Power BI)の専門知識。 ETLパイプライン、データウェアハウジング、クラウドプラットフォーム(例:AWS、Azure、Google Cloud)を含むデータエンジニアリングの概念に関する深い知識。 機械学習技術およびフレームワーク(例:TensorFlow、Scikit-learn、PyTorch)に関する熟練度または明確な理解。 OpenAI GPT、Hugging Face Transformers、または類似のフレームワークを使用したLLMおよびNLPツールの経験。 データベースシステム(例:relational、NoSQL)およびビッグデータ技術(例:Hadoop、Spark)に関する確かな理解。

データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストからなる学際的なチームをリードし、協働する卓越した能力。 非技術者にも複雑な技術的概念を伝えることができる、優れた対人スキルおよびコミュニケーション能力。 組織内のあらゆるレベルのステークホルダーとの信頼関係を構築し、信頼性を確立した実績。 日本語と英語でのビジネスコミュニケーション

関連分野での高度な学位(コンピュータサイエンスの修士号またはMBA)。 インターネットサービスプロダクトやSaaSプラットフォームの開発経験。 アジャイル手法やプロダクト開発ライフサイクルに関する知識。 強化学習、深層学習、生成AIなどの高度な分析技術に関する知識。 データプライバシー規制およびコンプライアンス(例:GDPR、CCPA)に関する経験。 関連技術や手法に関する認定資格(例:AWS Certified Data Analytics、Microsoft Certified:Azure Data Scientist、Certified Analytics Professional)。 データサイエンスおよび分析コミュニティ内での強力なネットワーク。 20代管理職実績あり 上場企業 日系グローバル企業 従業員数1000人以上 シェアトップクラス 自社サービス・製品あり 2年連続売り上げ10%以上UP 産休・育休取得実績あり 社内公用語が英語 ストックオプション制度あり

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