掲載日 ・ 2025/08/14
楽天グループ株式会社
楽天グループ株式会社:1022368 AI & Dataコンサルティング部 コマース&マーケティングコンサルティング課:データサイエンティスト(AIDC)
非公開
東京都
会社名
楽天グループ株式会社
会社概要
未来を信じ、より良い明日を創っていく。
イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする。私たちは、そんな想いを大切に世界の人々に喜びと楽しさを届けます。
楽天は、E コマース、FinTech、デジタルコンテンツ、通信など、70 を超えるサービスを展開し、世界10 億以上のユーザーに利用されています。
これら様々なサービスを、楽天会員を中心としたメンバーシップを軸に有機的に結び付け、他にはない独自の「楽天エコシステム」を形成しています。ダイバーシティ推進は、楽天にとって最優先の企業戦略のひとつです。従業員の出身は70カ国・地域以上。世界中からユニークで多様な文化的背景や視点を持つ優秀な人材が集まり、イノベーションの原動力になっています。社内カフェテリアにはベジタリアン、ハラル対応のメニューを用意。礼拝所(Prayer room)もあります。
また、仕事と育児の両立支援や、障がい者雇用・活躍促進も積極的に推進。社内のLGBT(※1)当事者やアライ(※2)に対して、情報共有やサポート体制の強化も進めています。誰もが自分らしく力を最大限発揮して働ける。それが楽天のダイバーシティです。
70を超えるサービスを提供し、世界30カ国にサービス展開拠点を持ち、従業員の出身国・地域数は100を超え、オープンポジション制度を活用して多様なキャリアを描くことができる点も魅力です。
フレックスタイム制度、事情に応じたリモートワークの活用が可能です。本社には託児所やフィットネスジム、三食無料で利用可能なカフェテリアが併設されるなど、社員を支える環境が整備されています。
ポジション
1022368 AI & Dataコンサルティング部 コマース&マーケティングコンサルティング課:データサイエンティスト(AIDC)
仕事内容
Job Description:
楽天・事業について
楽天グループは日本に約 1 億人、世界中で 10 億人の顧客基盤を抱え、E コマース、決済サービス、金融サービス、モバイル、メディア、スポーツなど、70 以上のサービスを提供しています。
部署・サービスについて
AI サービス統括部 (AISSD)は楽天グループが持つ70 以上のサービスから蓄積されたビッグデータとデータサイエンスを活用し、楽天グループの各事業および楽天のビジネスパートナーへ事業拡大に貢献するソリューションを提案・推進する統括部門です。「楽天はデータ駆動型のメンバーシップ企業である」という戦略的ビジョンを楽天グループは掲げており、このビジョンの実現を担う部門です。
その中でも AI & Dataコンサルティング部(AIDC) は、事業部と開発部門の橋渡し役となり、ビジネス理解に踏まえてデータドリブンなソリューションを提案、その実装までをスピード感を持って推進する部門です。
主な業務内容
・課題の特定からアドホック分析、モデル構築、モデルデプロイメントまでの一連のデータサイエンスワークフローの遂行
・楽天が保有する多様なデータまたは外部データを活用した、顧客行動の分析インサイトの導出
・ビジネス課題を解決するためのSQLやSparkなどを活用した大規模データの処理、適切な予測モデルやアルゴリズムの選択・実装、革新的なソリューションの提案
・汎用的なデータサイエンスプロダクトの開発
・データサイエンティスト、コンサルタント、プロジェクトマネージャー、データ戦略家との協働
・多様なステークホルダーそれぞれとの効果的なコミュニケーション(例:難解な技術的詳細を、相手に合わせて伝える)
・最新のデータサイエンスに関わるトピックの理解と実プロジェクトへの実装
・スキルやナレッジを共有・学習する文化の創出
事業領域
Commerce & Marketing:
・データ価値を最大化しながら、楽天グループのコマースカンパニー(楽天市場、ラクマ、楽天ファッション等)のデータソリューションを推進
・クライアント・楽天のデータを活用し、広告やメディアといったマーケティング分野でのデータソリューションをメーカー・小売業者・地方自体等といった社外クライアントへ提供
求める経験・スキル
必須要件
・3年以上のデータサイエンスに関連する業務経験
・Random Forest、Gradient Boosting Models、Neural netなどのモデルによる課題解決の経験
・マーケティング課題(例:商品推薦、リテンション管理など)に関わるプロダクトの開発経験
・探索的データ解析を行うスキル
・Python(pandas、scikit-learnなど)やSQL, Jupyter等を使ったデータ分析のスキル
・Sparkやクラウドコンピューティング技術などを利用した大規模データの取り扱い経験
・SQLを使った複雑なデータ分析のスキルを有すること
・チームで協力し、組織の各レベルの関係者と効率よく仕事ができること
・複雑なデータを精製し、要点を抑え、報告資料にまとめるスキルを有すること
・ステークホルダーの立場に応じた適切なコミュニケーションができること
歓迎要件
・デジタルマーケティング・eコマースや顧客分析関連業界での3年以上の業務経験
・自らまたは他のチームと協力してモデルの実装を行った経験
・日本語・英語でのコミュニケーションができること
・TableauなどのData visualizationツールの経験