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【東京】データサイエンティスト｜ポテンシャル採用
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業務内容
データ分析の内製化を支援する当社において、機械学習モデルの構築やデータ前処理・特徴量設計を中心に、実務を通じてスキルを伸ばしていただきます。入社後1年はチームの先輩と壁打ちしながら基礎力を固め、将来的には顧客説明や実装までを担うデータサイエンティストへ成長していただきます。
具体的には…
- データ前処理・特徴量設計（特徴量エンジニアリング）
- 機械学習モデル・統計モデルの構築補助
- 分析結果のパイプライン化、仕組み化（MLOps・アプリ実装補助）
- 顧客への説明・報告（1年目は社内中心、2年目以降は顧客提案も想定）
- チームメンバー（3〜10名規模）の一員として、先輩の業務を学びながら成長
将来的には、顧客のビジネス課題を解決できるデータサイエンティストとして活躍いただきます。
チーム体制
プロジェクトは基本的には3～5名のチーム、最小でもプロジェクトリーダーとの2名体制で臨みます。ほとんどの案件が直接取引のため、クライアント側の担当者・意思決定者とも、密にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めることができます。技術的な困りごとなどがあれば、社内のチャットツールやオフィスで、プロジェクト外のエンジニアに相談することも可能です。
マッチする方
- 人の役に立ちたい／課題解決にやりがいを感じる方
- データや技術に興味があり、これから学んでいきたい方
- 顧客やチームとの会話のキャッチボールを大切にできる方
- 論点を整理し、自分の言葉でまとめ直すことに挑戦できる方
- 将来的に顧客への提案や仕組み化まで挑戦していきたい方
- 「やりたい」だけでなく、学んだことを実践に移し、成果をアウトプットしている方
（例：研究レポート、スクール課題、GitHubへの公開など）
必要なスキル・経験
必須条件
- 社会人経験 1年以上（基本的なビジネスマナーを身につけている）
- データや数値を使って課題を整理・解決した経験（業務・研究・個人プロジェクトいずれも可）
- Python／R／SQL／Excel など、何らかの手段でデータを扱った経験（学業・スクール含む）
- 不完全なデータからでも工夫して仮説を立て、検証した経験（研究・課題解決を通じて仮説思考を培ってきた方を想定）
- 分析の結果や考えを、他者にわかりやすく伝えた経験
歓迎条件
- 統計学・機械学習・最適化などの知識や実践経験
- 数理モデルやシミュレーションに取り組んだ経験
- BIツールや可視化ツールを用いた分析・ダッシュボード構築経験
- Kaggleや資格取得など、自発的にデータ活用に取り組んだ経験
- 心理学・経済学・経営工学など定量研究のバックグラウンド
- 営業・マーケティング・コンサル経験者で、データを用いた提案経験をお持ちの方
truestarで働くメリット
- 技術だけでなく、顧客理解から成長できる育成環境
- 実務未経験からでも挑戦可能な研修とOJT体制
- 「課題解決思考 × データスキル」で市場価値の高い人材へ成長
キャリアパス
- 1年目：顧客対応補助・議事録・データ可視化
- 2〜3年目：顧客課題のヒアリング・分析フレーム設計
- 3年目以降：顧客に提案できるデータサイエンティスト、または専門領域を深めるスペシャリスト