データサイエンティストAIエンジニア・データサイエンティスト

auコマース＆ライフ株式会社は、KDDIグループの大きな顧客基盤を活かし、多様なコマースを通じて顧客に新しい体験価値を提供するために誕生したEC企業。ECは毎日を支える大切なインフラであるという考えのもと、スムーズにわくわくしながら買い物をして顧客の暮らしが豊かに満たされていく体験づくりに取り組み、「私たちはお客さまひとりひとりに寄り添い、今ある暮らしをより豊かにしてまいります」を掲げる。総合ショッピングサイト「au PAY マーケット」では日用品からグルメ、ファッション、インテリア、家電までたくさんの商品や店舗と出会え、最大36％還元の「ポイント超超祭」や毎月の「三太郎の日」＆「お買い物ラリー」、大手コスメブランドとのコラボレーションなどPontaポイント・au PAYと連動した施策を展開。「au PAY ふるさと納税」では全国1,600以上の自治体の旬の返礼品を掲載し、寄附の申し込みから支払い、管理までワンストップで利用でき、たまったPontaポイントやau PAY（auかんたん決済）で簡単・便利に寄附ができる。さまざまなバックグラウンドを持つメンバーと共にコマースの新しい体験価値をつくりだす仲間を募集し、ライフスタイルWEBマガジンやニュースメディアにも取材記事が掲載された。

■KDDIの「コマース領域」を担う中核企業

auコマース&ライフは「au PAY マーケット」を運営する会社です。ECは、毎日を支える大切なインフラ。スムーズに、わくわくしながらお買い物をして、お客さまの暮らしが豊かに満たされていく。そんな体験をつくりあげるのが、わたしたちのしごとです。だから、「暮らしが満たされるお買い物体験を。」をブランドプロミスとして、以下のミッション・ビジョン・バリューを掲げています。

ミッション　暮らしのカタチをつくる
ビジョン　　新しいコマース体験の追求
バリュー　　共に成長、変革し続ける
暮らしが満たされるお買い物体験をーーーー

日々が「満たされる」マーケット。誰でもたまる、つかえる、Pontaポイントで満たされる。
食や家電、ファッションなどあれこれ揃うから、生活が満たされる。
季節ごとのイベントや新しいお買い物体験にワクワク、 心まで満たされる。豊かな暮らしにつながる場所を提供する。

これがわたしたちが大切にしていることです。

「au PAY マーケット」は、1億人超のPonta会員基盤を背景に急成長を続けています。

サービスが拡大し、データ量が爆発的に増加する今、膨大なデータから顧客インサイトを抽出し、データドリブンな事業成長を牽引する力が必要不可欠です。KDDIグループ全体のデータ戦略とも連動しながら、ECサイトならではの多種多様なデータを活用した高度な分析とKPIマネジメントを推進するため、最上流からビジネス課題の解決をリードいただけるデータサイエンティストを募集します。

データサイエンティストとして、au PAY マーケットの膨大なデータを活用した事業課題の解決と、全社的なデータドリブン文化の牽引をお任せします。

＜具体的には＞

• 事業KPIの設計・分析とアップデート： 全社共通KPIの策定・更新、および新機能開発や既存機能改修時の現状分析から事後評価までを一貫して担当。
• 高度なデータマネジメントの実践： お客様のサービスへのエンゲージメントを評価する分析フレームワークの刷新や、AI agent（Gemini等）を用いたデータ分析の企画・実装・改善。
• 大規模データのハンドリングと案件管理： BigQuery、LookerStudio等のツールを駆使したデータの抽出・加工に加え、分析要求の整理〜タスク化〜進行管理をリード。
• マネジメント・外部発信： エキスパートとして他メンバーの業務管理を担いながら、学会・研究会への参加や外部向け情報発信を通じ、当社の技術プレゼンス向上にも貢献いただきます。

■技術スタック
SQL（BigQuery）、R/Python、Gemini
時系列データ、パネルデータ、正規化されていないログ、アンケートデータ、非構造化データ

■配属部署、環境

データソリューション部への配属となります。
30代前半〜40代後半のメンバーが活躍する少数精鋭の組織です。

当社では、リアルタイムで情報を共有しながら目標達成を目指す「競争と成長」の文化を大切にしています。そのため、対面でのコミュニケーションによるスピード感と活気ある組織づくりを重視しております。

入社直後の動き： 業務習得のため、入社後1ヶ月間は原則フル出社でのOJTを実施し、チームでサポートします。2〜3週間かけて座学（ビジネス・現データ理解）も並行して行います。
中長期的には： 自立して成果を出せる段階で、状況に応じたリモートワークの相談も可能です。

■キャリア

入社5ヶ月でリーダー、12ヶ月でマネージャーといった早期のキャリアアップ事例が豊富です。

入社〜3ヶ月： 定期レポート作成に参画しつつ、現チーフエキスパートの複数プロジェクトに副担当として入り、事業と数字の関係性を理解し、組織文化に馴染んでいただきます。
4ヶ月〜6ヶ月： 大規模案件、または特定本部のドメイン担当として主担当を1案件お持ちいただきます。同僚メンターのサポートとマネージャーのディレクションのもと、手厚い体制でプロジェクトを進行します。
6ヶ月〜12ヶ月： データのプロフェッショナルとして自律的に価値創出を行いながら、他メンバーの業務管理も担っていただきます。成果次第で、1年以内のマネージャー昇格も十分に見据えられる環境です。

• 自身の行動量と工夫がダイレクトに成果に繋がります。ECサイトの網羅的なデータ（アクセスログ、購買明細、検索キーワード等）を駆使し、自ら事業を動かす手応えを得られます。

• 経営層の意思決定に直結する分析を担うため、多種多様な経営陣との対話を通じて圧倒的なビジネススキルが身に付きます。
• 本質的であれば大胆な発想も歓迎。専業のPMやエキスパートエンジニアと協業しながら、データを価値転換する施策を実現しやすい土壌があります。
• 組織拡大中につき、リーダーやマネージャーへの昇格チャンスが豊富です。

■【エンジニアブログ公開中】auのECサービスを支える技術の裏側、のぞいてみませんか？

開発の裏側で、私たちが日々どんな技術的挑戦をしているのか、どんな学びを得ているのかを、現場のエンジニアが赤裸々に語ります。

少しでも興味を持っていただけたら、ぜひ一度、私たちのブログに遊びに来てください！

▼　　ブログはこちらから ！

■分析案件リード

• 分析要求を整理・企画し、チームメンバと協働してレポーティングまで主体的に遂行できること。
• 分析に伴うタスクの洗い出し、スケジュール化、進捗状況把握、報告。

■KPIの設計とそれを用いた事業改善・戦略策定の経験

• 会社全体で追っていくKPIの設計、実績評価、分析、レポートといった一連の実務経験があること。
• 単なる数値の報告に留まらず、店舗軸や商品カテゴリ軸といった多角的な視点からデータを深掘りし、示唆を導き出せること。

■分析に用いるプログラム言語の習熟

• SQLやPythonを始めとする、大規模データに対するデータ抽出、加工、集計のためのコードを職務として実装し、品質を継続的に管理した経験があること。

以上、いずれも必須。

機械学習的手法への習熟
生成AIの分析業務への適用経験

チームでの学習姿勢：
エキスパートチームの一員として、分析技術の維持・獲得を継続的に行えること。
また、獲得した知識を個人ではなくチームで分かち合う姿勢を継続できること。
高いコミュニケーション能力：
高度な分析内容であっても、その意味を非技術者にも分かりやすく説明し、
ビジネスサイドや開発チームと円滑に連携できる高いコミュニケーション能力があること。