データサイエンティスト（マネージャー候補）

▼職務内容 MonotaROのデータサイエンス部門の特徴 単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある

大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境

- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット - EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており - 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる 【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】 - データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い - 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる - データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

生成AIを活用したビジネス価値の創出

LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進 VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる ※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

事業貢献性が非常に高いポジション

- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる - 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい - 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある ▼主な役割 私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（ ）を運営しています。 「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。 MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。

「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。 今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。 我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。

このポジションにおけるミッション データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決 顧客体験価値の最大化 オペレーションの高度化、効率化 チームのアウトプットの最大化 チームごとの具体的な業務の一例 - 商品検索・推薦システムの研究開発 - 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現 - SCM高度化 - 統計・機械学習を活用したマーケティング - Decision Scienceによる経営組織運営の推進 ▼求めるスキル・経験 以下の領域において2年以上の実務経験 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験 データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験 データ分析・改善プロジェクトのPM・リーダー経験 データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力 ▼あると望ましいスキル・経験 Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験 事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験 データサイエンスチームのピープルマネジメント経験 情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎） 生成AIの利活用経験（LLMを用いたプロダクト開発・PoCの推進経験など） AIエージェントの設計・開発経験（ツール連携、ワークフロー自動化、対話エージェントなど） 生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用経験（いずれかのご経験をお持ちの方を特に歓迎します） - プロンプト設計・評価・改善の経験 - RAG等を用いた社内外データとの連携・検索基盤構築の経験 - モデル選定・パフォーマンスチューニングの経験 - LLMのチューニング（ファインチューニング、LoRA 等）を通じた精度・運用性の向上経験 ▼選考フロー 書類選考 ⇒ ＷＥＢテスト + １次面接 ⇒ ２次面接 ⇒ 最終面接 ※状況に応じて選考ステップが変動する可能性がございます。