企画データサイエンティスト（コンサルタント）data scientist（consultant）
AI・機械学習をあらゆる現場で活用し、改善活動を高速化
AIを活用した業務改善を行うのが私たちデータサイエンティスト（コンサルタント）の役割です。
コールセンター、デジタル広告、eコマース等のトランスコスモス社内の業務にAI・機械学習を組込み、よりよい意思決定を行うための予測を提供します。
データの加工や予測モデル構築だけでなく、課題設定や予測モデルのビジネス現場へ適応するところまで対応します。
また、製造・小売・通販業界等の社外AI・機械学習活用を推進するコンサルティング業務を将来的に担ってもらい、対応領域の拡張や専門性を高めていくことができます。
アナリティクス関連職種
本職種はアナリティクス関連職種の一つです。
本人のキャリアプランや担当する業務の状況により関連職種のメンバーと密接に連携したり、他の職種にコース変更しスキルの幅を広げたりすることも可能です。
関連職種については、こちらをご覧ください
アナリティクス関連職種のメンバーは、100％子会社であるトランスコスモス・アナリティクス株式会社（TCAN）を兼務します。
TCANの事業概要や採用情報は「トランスコスモス・アナリティクス 採用情報」をご覧ください。
アナリティクス関連職種 社員インタビュー
プロジェクトの流れ
- テーマ相談・目的確認
- 社内業務の担当者よりAIや機械学習活用の相談を受け、目的や技術的に課題解決できるか、モデル構築後のビジネス現場への適応方法等について打合せ。
- データ確認・モデル構築
- AI・機械学習に必要なデータを確認する。データを整形し、予測モデル構築を行う。モデル構築は主にSaaS型AIソフトウェアを利用。
- モデル構築報告会
- 構築された予測モデルを社内業務の担当者に報告し、ビジネス現場で活用できるかを協議。
- テスト運用・効果測定
- 現場で活用できることを確認し、予測を組み込んだ業務運用をテスト的に行う。効果測定を行い成果を確認する。
- 本番利用
- 効果測定を経て定常的に予測モデルを活用する。今後より高速に予測を活用できるように標準化・自動化を行う。
- トランスコスモスだからできること
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- 大手企業様のAI活用に携わるため、スケールの大きなプロジェクト経験が得られます。
- 弊社コンタクトセンター等で実際に機械学習モデルを活用する支援にも携わるため成果創出を実感できます。
- 進化の早い技術でも正確に技術を理解し、業務現場に受け入れられる改善を行うことに拘っています。
- 在宅ワーク中心でもメンバーとのコミュニケーションを絶やさず、若手の意見が反映した組織作りがなされています。
キャリアステップ例
case01
- 入社1年目
- 新人研修後、トランスコスモス社内の機械学習活用テーマに参画し、データ加工や予測モデル構築、結果報告をOJT形式でスキル習得する。
- 入社2~4年目
- データサイエンティストとして課題設定や予測を活用した施策立案支援など担当領域を拡張し、専門領域を伸ばす。
- 入社5～6年目
- より高度な技術習得・拡張を目指しつつ、後輩社員への技術取得支援を担当する。
case02
- 入社1年目
- 新人研修後、トランスコスモス社内の機械学習活用テーマに参画し、データ加工や予測モデル構築、結果報告をOJT形式でスキル習得する。
- 入社2年目
- プロジェクトリーダーとして課題設定や予測を活用した施策立案支援など担当領域を拡張し、案件の主担当として活躍する。
- 入社3年目
- 後輩やチームを率いて複数の案件、規模の大きい案件・テーマを担当する。
