品川・大崎の応用情報技術者の転職・求人情報

【期待する役割】ゼンショーホールディングス技術統括本部のデジタル技術センターで、データサイエンティストを担っていただきます。店舗・工場・物流・購買などのデータを分析し、需要予測や在庫最適化、異常検知などのモデルを通じて事業改善を実現する役割です。分析結果を報告して終わる立場ではありません。課題設定と仮説立案から、モデル設計、効果検証、業務への実装の方向付けまでを一貫して担います。少人数で内製を進める組織のため、業務部門の課題を自ら聞き取り、分析テーマとして定義し直すところから関わることが期待されています。この役割には、次のような経験と姿勢をお持ちの方を想定しています。・データ分析、統計解析、機械学習を用いた実務経験・需要予測、異常検知、最適化、リコメンデーションのいずれかでモデルを開発した経験・分析結果を解釈し、業務部門が判断に使える提案へと落とし込んできた経験・精度の数値だけでなく、現場の運用に乗るかどうかまで考えてモデルを設計する姿勢・データ基盤担当、AIエンジニア、業務部門と対話し、前提をそろえながらテーマを前に進めるコミュニケーション力【募集背景】同社グループは、調達から製造・加工、物流、販売までを自社で一貫して手掛けるMMDを事業の根幹とし、国内外で1万店舗超の店舗網を運営しています。少子高齢化による人手不足が進むなか、AIやロボット技術を活用し、人手に頼らない食のインフラを構築することを目指しています。その中核を担うのがデジタル技術センターです。スマート店舗・スマート工場の実現に向け、AIを活用した自動化システムを企画から本運用まで内製しています。同センターでは画像認識やIoTの開発が進んでいます。これに加えて、店舗・工場・サプライチェーンのデータを予測と最適化に活かす取り組みを本格化させるため、データサイエンスの専門人材をお迎えすることとしました。【職務内容】業務部門が抱える課題を定量的に捉え、分析テーマとして設計し、モデル開発と効果検証を経て業務適用へとつなげます。データ基盤担当、AIエンジニア、業務部門の間に立ち、何を予測・最適化すれば成果が出るかを定めるハブの役割です。担当範囲の境界は次のとおりです。・データ基盤の構築：データ基盤担当・システムへの組み込み：AIエンジニア・分析テーマの優先順位、モデルの要件、効果の判定基準の決定：本ポジション＜主な業務内容＞・店舗・工場・物流・購買などの業務データ分析・需要予測、売上予測、在庫最適化、自動発注のモデル設計・改善・異常検知による品質管理・ロス削減の分析とモデル開発・人員配置、作業スケジューリングの最適化・リコメンデーション、販促最適化のアルゴリズム開発・データ可視化、KPI設計、意思決定支援のレポーティング・PoCから業務適用に向けた要件整理とモデル要件定義【組織体制・業務スタイル】配属は技術統括本部デジタル技術センター（14名）で、勤務地は品川駅直結の本社です。AIエンジニアやデータ基盤担当と連携しながら、店舗運営、製造、物流、購買などの業務部門とテーマを進めます。食の安全と安定供給を担う事業のため、モデルの判断が現場に与える影響を一つずつ検証し、根拠をもって導入を進める姿勢が重んじられます。現在は、PoCを重ねる段階から、業務への本格適用へと進む段階にあります。【ポジションの魅力】1万店舗を超える店舗網と自社工場、物流網から得られる大規模な実データを扱えます。分析テーマの設定から業務実装の方向付けまでを担うため、モデルが現場の発注やロス削減に反映される成果を直接確かめられます。データ活用を本格化させる今だからこそ、その進め方そのものを形づくれる点も大きな魅力です。【将来キャリアパス】まずは需要予測や異常検知などのテーマで、業務適用の実績を積んでいただくことが前提です。その先には、特定領域の専門性を深めるスペシャリストの道と、データサイエンスチームを率いる道があります。グループは外食に加え、小売や介護、海外へと事業を広げているため、取り組むテーマの幅を広げられる可能性もあります。配置は、本人の志向と実績、組織状況に応じて検討されます。