TECH-Bilingual Data Scientist / MLE

■仕事概要
本ポジションについて
■仕事内容
シニアデータサイエンティストは、高度なアナリティクス、機械学習、統計モデリングを活用し、データ主導で複雑なビジネス上の課題解決に取り組みます。この職務には、データの示唆を実践的な戦略へと落とし込む高い専門性と、部門横断的なチームで円滑に協働できるコミュニケーション力が求められます。アナリティクス分野、ならびにIT・テック業界や先端技術領域での豊富な経験をお持ちの方を歓迎します。
■具体的な業務内容
広告メッセージ配信の最適化
：成果最大化に向けたパーソナライズド広告の配信内容・タイミングの最適化、顧客生涯価値（CLV）の予測、マルチチャネルでの顧客モデリング、顧客セグメンテーション、配信結果からのインサイト抽出などを目的とし、機械学習（ML）モデルの開発・運用を担います。
パーソナライズ＆レコメンデーション
：ユーザーエンゲージメント向上およびブランド信頼度向上を目指し、ルールベース、機械学習、ディープラーニングなどの各種手法を活用したレコメンデーションエンジンの設計・実装を行います。
高度な顧客セグメンテーション
：クラスタリング手法を用いた顧客行動分析をリードし、顧客一人ひとりに最適化したブランド強化戦略を推進します。
データエンジニアリング＆探索的データ分析（EDA）
：大規模かつ複雑なデータセット（構造化・非構造化データ）のクレンジング、前処理、妥当性確認（バリデーション）を実施します。また、探索的データ分析（EDA）を通じてデータ内のパターンを特定し、データの品質を確保した上で、分析における初期戦略を策定します。
KPI設計とステークホルダー向け提案
：社内の関係部門（営業やカスタマーサクセスなど）やクライアントのマーケティング担当者と連携し、論理的かつ高い目標でありながら、非専門職のチームにもわかりやすいビジネスKPIを定義・提案します。
継続的な改善ループの構築
：多角的な検証とエラー分析によりモデル精度の課題を体系的に抽出・特定し、目標KPI達成に向けてモデル構造や特徴量のブラッシュアップ（イテレーション）を継続します。
協働での開発プロセスとプライバシー配慮
：GitHubを利用して本番環境水準（プロダクションレベル）のコードリポジトリを管理し、研究開発の段階からバージョン管理やドキュメント作成を徹底します。あわせて、データプライバシーの保護やAI倫理に配慮した開発を徹底します。
最先端技術のリサーチと適用
：ディープラーニングや自然言語処理（NLP）、LLM・生成AIなどの最先端技術をリサーチ・実装し、ビジネス戦略の高度化やブランド価値向上に向けた課題解決を推進します。
配属チーム
Data・AIチームに配属
本ポジションに期待すること
レコメンドエンジンや広告配信最適化といったコアアルゴリズムにおいて、データ探索からモデル実装・運用保守までMLライフサイクル全体をリードすること。
事業KPIに直結する形でモデルの精度と価値を継続的に高め、データ主導で売上・事業成長にインパクトを与えること。
経営・事業のステークホルダーと連携し、ビジネス課題をデータ主導のアプローチへ落とし込み、KPI設計から施策提案までを主導すること。
ジュニアメンバーの技術・非技術両面での育成、開発標準やドキュメント文化の確立を通じて、チーム全体の成果を最大化すること。
このポジションで得られること
大規模かつ独自のデータセットを活用した、事業直結型の価値創出
Micoの1st Partyデータと顧客のZero Partyデータを組み合わせた、他にはない独自のデータセットを構築・活用できます。このエンリッチなデータ環境を駆使して高精度なモデルを構築し、ビジネス課題の解決や売上に直接インパクトを与えるダイナミックな開発経験が得られます。
高度なアルゴリズムのプロダクション運用とMLOpsの実践
レコメンドエンジンや広告配信最適化などのコアアルゴリズムにおいて、開発のみならず特徴量パイプラインの構築や再学習・モニタリングといったMLOpsの構築までを一貫して手掛け、持続的にモデルの精度と価値を高めていく実践知が身につきます。
データ主導で事業成長を牽引する、高視座な意思決定・戦略策定の経験
モデル開発の枠を超え、経営・事業のステークホルダーとともにビジネスKPIを策定し、データを軸とした事業成長の舵取り（データ戦略の立案）を主導する手応えが得られます。
グローバル基準でのテクニカルリーダーシップと組織開発の実績
英語主体のグローバルチームにおいて技術的なイニシアチブを執りながら、ジュニアメンバーの育成や開発標準の確立をリードすることで、グローバルに通用する技術リーダーとしての実績を築けます。
目指せるキャリア
データサイエンス
MLチームのテックリード・マネージャーへのステップアップ
技術的な主導権とメンター経験を活かし、データサイエンス部門やMLエンジニアリングチームを牽引するリーダー・マネージャーへステップアップできます。
ML Architect
Principal Data Scientist への専門性の深化
大規模データ処理や高度なMLOps、最先端AI領域の専門性を極め、全社のデータ基盤やモデルアーキテクチャの方向性を決定づける最高峰の技術スペシャリストを目指せます。
データプロダクトマネージャー（PdM）やAIコンサルタントへの領域拡大
ビジネス課題の定義からKPI設計、ステークホルダー提案の実績を活かし、データプロダクトの戦略立案や事業成長そのものを牽引するポジションへの展開が可能です。
グローバル領域でのAI・データプロジェクトの統括
英語での技術議論能力と大規模機械学習の実績を強みに、グローバル市場やクロスボーダーなAIプロジェクトを主導するグローバル人材としてのキャリアを開拓できます。
Micoについて
◼︎Micoについて
私たちは、ブランドと消費者の会話を通じた
Lifetime Trust
の実現により、豊かな生活環境を作り上げることを目指しています。
中長期ビジョンとして
アジアで最もブランドに信頼されるサービス
を提供することを掲げ、グローバル展開を見据えた事業開発を進めています。
この目標を達成するためには、多くの挑戦と乗り越えるべき課題があります。
あなたのこれまでの経験を最大限に発揮できる環境がここにはあります。
各自が主体性を持ち、主役として活躍できることがMico最大の魅力です。
◼︎Mission
Empower every brand by building lifetime trust through humanlike technology
すべてのブランドが、心をつかむ瞬間をつくる。
Micoは上記ミッションのもと 、AIを活用した人間らしいテクノロジーを通じて、ブランドと顧客の間に持続的な信頼関係（Lifetime Trust）を構築する企業です 。AIを活用した多様な機能でブランドの競争力向上とビジネス成長を支援します。
会社HP：
https://mico-inc.com/
◼︎Vision
Asia No.1 Brand Empowerment Company
この世界に存在する、一つひとつのブランドが持つ計り知れない可能性を信じ、その輝きを最大限に引き出すことで社会へ貢献していきます。「世の中に存在する全てのクライアントのビジネス成長に貢献すること、彼らにその手を差し伸べること（Empower every brand）」それが、私たちの存在意義です。
そして、私たちが追い求めるのは、従来のマーケティングにありがちな一瞬の出会いを創出することだけではありません。心と心を通わせるコミュニケーションの先に、「事業者と消費者に”持続可能な信頼”をもたらし、ブランドの価値を高める（by building lifetime trust）」こと。それが、ブランドの真の価値を解き放ち、永続的な絆へと昇華させる道だと信じています。
このビジョンを実現するために、「ブランドの競争力を高めるテクノロジーをユーザーに寄り添ったUIUXで実現する（through humanlike technology）」未来を創造します。冷たい機械の論理ではなく、温かく、そして深くユーザーに寄り添うUIUXで、ブランドと顧客の間に感動的な瞬間を紡ぎ出していくのです。
Product
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Mico Engage AI
Mico Engage AIは、日本最大級のプラットフォームを連携基盤とするコミュニケーションプラットフォームです 。Webサイトからの顧客囲い込み、データ活用による個別最適化されたメッセージ配信、1対1の顧客対応、そして他システム連携を通じ、企業のマーケティング課題を包括的に解決し、成果を最大化します 。顧客の集客からファン化までを一気通貫で支援することが強みです 。
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Mico Voice AI
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声による自動架電で、顧客コミュニケーションの質と効率を劇的に向上させるサービスです 。単なる自動化を超え、顧客との「心をつかむ瞬間」を創出し、企業の生産性向上と顧客エンゲージメント強化を両立させる点が最大の魅力です 。
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BizClo
BizCloは、エンタープライズ企業が「LINE」を真のビジネス武器へと変革する、唯一無二のソリューションです。 既存のビジネスチャットでは不可能だったLINE 1対1チャットの"無償化"と"引き継ぎ問題の解消"を実現。顧客との関係性を深く、そして組織的に築き上げ、事業成長と顧客ロイヤルティ最大化を同時に叶えます。
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Micomii
ミコミーは、店舗運営者向けのLINE会員証サービスです 。スマホから手軽に導入でき、来店回数に応じた会員ランクやスタンプラリー、特典付与が可能です 。顧客データをLINE上で管理・分析し、グルメサイトに頼らない集客とリピーター獲得を支援します 。
これからも新しいプロダクトを生み出し続けます。
Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIは
データの質と量
の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』

• 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
• マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
• 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
• LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現

◼︎『徹底した顧客志向』

• 我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
• 「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
• お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています

◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』

• 「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
• 海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
• 一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています

◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』

• 「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
• 「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
• 仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
• 高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です

働く環境
柔軟な働き方
：ハイブリッドワーク
フレックスタイム
年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援
：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性
：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成
：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度
：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
Micoコンテンツ
Career Deck
note記事
メンバー紹介
採用ページ

データサイエンス分野における4年以上の実務経験、および以下の領域における高い専門性：
機械学習＆統計学の専門知識と実務経験
テーブルデータおよび時系列データに対する機械学習の基礎理論（予測・分類・回帰・クラスタリング）と統計学に関する専門知識。Numpy、Scikit-learn、PyTorchなどの主要ライブラリを活用し、これらの領域にてビジネス課題を解決した実務経験。
プログラミング＆コード品質
PythonおよびSQLに関するスキル。コードの品質、可読性、保守性を意識したコーディング能力。
分析＆検証手法
仮説検証のサイクルを反復するプロセスと、交差検証などの手法を用いたオフライン評価（モデル精度検証）におけるスキル。ならびに、A/Bテストや基本的統計分析手法の実践的知識。
MLライフサイクル全体の主導（End-to-End）
データ探索、特徴量エンジニアリング、KPI定義、モデル学習・検証、システム実装、性能評価、そして本番環境におけるMLシステムの運用・保守に至るまで、一連のML開発プロセスに携わった経験。
開発環境＆チーム協働 :
Linux環境、VS Code、バージョン管理（Git/GitHub）、コンテナ化（Dockerなど）およびCI/CD（GitHub Actionsなど）に関する活用スキル。エンジニアリングチームと連携し、MLモデルを本番環境へ組み込んだ実績。
語学力 :
日本語
：ビジネスレベル以上（日常会話だけでなく、業務における会話・ライティング・読解力を含め、円滑な意思疎通が可能なレベル）
英語
：技術的会話に心理的抵抗がなく、今後キャッチアップいただける意欲のある方（会話・ライティング・読解力）

データ・分析ツール
SQLデータベース（MySQL、PostgreSQLなど）、データウェアハウス、OLAP（Snowflake、Redshiftなど）に関する実務知識。
クラウドプラットフォーム
大手クラウド環境（AWS、Azure、GCP）における実務経験（主としてAWSの使用経験）。
推薦システムの構築における深い専門性
協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、行列分解（Matrix Factorization）、NCF（Neural Collaborative Filtering）、Two-Towerモデルなどを用いたモデル構築の実践的知識・経験。
高度なMLエンジニアリング
オンライン推論（Online Serving）、モデルデプロイ、プロダクション環境でのMLワークフロー（特徴量パイプラインの構築、モニタリング、モデル再学習・改善サイクル等）、MLOpsに関する経験・知見。
マイクロサービスアーキテクチャの設計・開発経験（例. FastAPI, Flask）
オープンソースのディープラーニングモデルに対するファインチューニングの実施能力（例. 埋め込み表現、系列モデル、マルチタスク学習等における最適化・追加学習）
高QPS（Query Per Second）・低レイテンシな機械学習APIの開発および運用の経験。
データエンジニアリング＆オーケストレーション
拡張性（スケーラビリティ）のあるデータパイプラインの構築・運用に向けた、ワークフロー／DAG管理ツール（Apache Airflow、AWS Step Functionsなど）の実務経験。
ストリーミングおよびメッセージング技術（AWS Kinesis、Apache Kafkaなど）を活用した開発・運用経験。
分散学習環境や大規模データ処理フレームワーク（Apache Hadoop、Apache Spark、MPIなど）を用いた実務経験。
ドメイン専門性とビジネス理解・洞察力
ランキング、検索、広告配信、パーソナライズシステムといった関連領域におけるプロジェクト経験。
事業目標やドメイン知識に対する深い理解に基づく、データ分析および改善施策の提案力。
ユーザー行動分析、ビジネス上の成長指標（グロース指標）、およびビジネス視点での最適化に関する理解。
コミュニティ活動および研究実績
OSS（オープンソース）プロジェクトへの貢献、研究論文の発表、Kaggle等のコンペティション実績をはじめとする、応用機械学習領域に対する高い意欲とそれを裏付ける活動実績。

社内外のステークホルダーと円滑に合意形成し、部門横断で協働できる方
複雑なデータ分析の結果を、非技術者にもわかりやすいストーリーに噛み砕いて伝えられる方
ビジネス課題をデータ主導のアプローチへ落とし込み、粘り強く問題解決に取り組める方
プロフェッショナルなタイムマネジメント力を持ち、主体的に業務を推進できる方
技術・非技術の両面からジュニアメンバーを育成し、チームとして成果を出すことに意欲がある方
最先端のAI・データ技術へのキャッチアップと実装に高い意欲を持つ方