08. データサイエンティスト

08. データサイエンティスト 仕事概要 スギ薬局は、1976年創業、全国1,600店舗以上を展開するドラッグストアのリーディングカンパニーです。地域のお客様に信頼されるサービスを提供し、ポイントシステムや自社アプリで新たな顧客体験を創出しています。トータルヘルスケアサービスの提供を目指し新規サービス開発も行なっている私たちのDXの核となるデータサイエンティストとして、ビッグデータを活用して社会に貢献しませんか？ ## 期待するミッション・テーマ トータルヘルスケア戦略実現のため、当社の会員基盤から得られるビッグデータを活用した分析基盤の構築と、データドリブンな意思決定文化の醸成をリードしていただきます。データサイエンスの力で、事業課題の発見・解決を推進し、新たな価値創造を実現することがミッションです。 ## 業務内容 DX戦略本部の事業管理・OnetoOneマーケティング・リテールメディアなどの各チームと連携いただき、以下のような業務をお任せします。オープンポジションのため、お任せするプロジェクトやロールは適性を見てアサインさせていただきます。 - DX戦略本部の予実など事業データを活用した分析・示唆抽出 - POSデータ、顧客データ、ECデータ、アプリログなど、社内外の多様なデータを活用した分析・示唆抽出 - 店舗の需要予測/在庫最適化などの業務における機械学習モデルの構築・実装・運用 - 顧客セグメンテーション、LTV向上、パーソナライズされた販促施策の立案と効果検証 - 分析結果を元にした事業部へのレポーティングおよび施策提案 - データ分析基盤の構築・運用・改善に関する企画・推進 - BIツールを用いたデータの可視化とダッシュボードの構築 ## 開発環境 - クラウド / インフラ - AWS（S3 Data Lake / Data Firehose / Athena / Glue） - Amazon SageMaker Lakehouse Unified Studio - データ分析 / BI - Amazon Bedrock - Amazon SageMaker - Amazon Quick - Google BigQuery - Google Colab Enterprise - 監視 / オブザーバビリティ - Datadog - 言語 - Python / SQL 分析・ETL・MLまで幅広く活用 - 開発支援 / 生成AI - Amazon Q Developer / Kiro— AIアシストで開発生産性を最大化。生成AIを積極活用する文化があります - コラボレーション / 業務ツール - Slack / Confluence / Jira / Google Workspace / GitHub Enterprise ## 関連リンク #### チームの取り組み事例（AWS公式ブログ） 社員1名・2日で年末調整QAボットを構築し3,000時間の工数を削減した事例など、当社のAI活用体制と具体的なプロジェクト内容をご覧いただけます。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-sugi-pharmacy/ 必須スキル スギ薬局は、1976年創業、全国1,600店舗以上を展開するドラッグストアのリーディングカンパニーです。地域のお客様に信頼されるサービスを提供し、ポイントシステムや自社アプリで新たな顧客体験を創出しています。トータルヘルスケアサービスの提供を目指し新規サービス開発も行なっている私たちのDXの核となるデータサイエンティストとして、ビッグデータを活用して社会に貢献しませんか？ ## 期待するミッション・テーマ トータルヘルスケア戦略実現のため、当社の会員基盤から得られるビッグデータを活用した分析基盤の構築と、データドリブンな意思決定文化の醸成をリードしていただきます。データサイエンスの力で、事業課題の発見・解決を推進し、新たな価値創造を実現することがミッションです。 ## 業務内容 DX戦略本部の事業管理・OnetoOneマーケティング・リテールメディアなどの各チームと連携いただき、以下のような業務をお任せします。オープンポジションのため、お任せするプロジェクトやロールは適性を見てアサインさせていただきます。 - DX戦略本部の予実など事業データを活用した分析・示唆抽出 - POSデータ、顧客データ、ECデータ、アプリログなど、社内外の多様なデータを活用した分析・示唆抽出 - 店舗の需要予測/在庫最適化などの業務における機械学習モデルの構築・実装・運用 - 顧客セグメンテーション、LTV向上、パーソナライズされた販促施策の立案と効果検証 - 分析結果を元にした事業部へのレポーティングおよび施策提案 - データ分析基盤の構築・運用・改善に関する企画・推進 - BIツールを用いたデータの可視化とダッシュボードの構築 ## 開発環境 - クラウド / インフラ - AWS（S3 Data Lake / Data Firehose / Athena / Glue） - Amazon SageMaker Lakehouse Unified Studio - データ分析 / BI - Amazon Bedrock - Amazon SageMaker - Amazon Quick - Google BigQuery - Google Colab Enterprise - 監視 / オブザーバビリティ - Datadog - 言語 - Python / SQL 分析・ETL・MLまで幅広く活用 - 開発支援 / 生成AI - Amazon Q Developer / Kiro— AIアシストで開発生産性を最大化。生成AIを積極活用する文化があります - コラボレーション / 業務ツール - Slack / Confluence / Jira / Google Workspace / GitHub Enterprise ## 関連リンク #### チームの取り組み事例（AWS公式ブログ） 社員1名・2日で年末調整QAボットを構築し3,000時間の工数を削減した事例など、当社のAI活用体制と具体的なプロジェクト内容をご覧いただけます。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-sugi-pharmacy/ 歓迎スキル - 小売・EC業界でのデータ分析実務経験 - GCP, AWS, Azureなどのクラウド環境でのデータ分析基盤構築・利用経験 - データ分析プロジェクトにおけるリーダーまたはマネジメント経験 - ビッグデータ処理技術（Hadoop、Spark）の知識 - 生成AIの活用知見 - データ基盤の構築運用経験 求める人物像 応募概要 給与 経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定いたします。 勤務地 - 都内オフィス（神田） or 愛知本社（大府） 雇用形態 正社員 勤務体系 #### 勤務時間 - 8時間を基本として、4時間以上12時間以内の範囲で勤務計画にて定める。 #### 休日 - 年間118日 - 上記他、特別休暇制度（結婚休暇、配偶者出産休暇）等あり 試用期間 福利厚生 #### 福利厚生 - 社宅制度 - 子ども手当 - 短時間労働制度（小学校6年生迄） - 社員購買割引制度 - 社会保険制度 - 労働組合有り - 保養施設 - 転居を伴う異動が発生した際に、引越し費用は全額会社負担 ※入居費用については一部自己負担あり（1.5〜3割） - 交通費規定支給（上限5万円） - 退職金制度 - 企業型確定拠出年金 #### 賞与 - 年2回（7月・12月） ※業績に応じて決算賞与あり #### 定年 - 65歳 ※再雇用で契約社員70歳までOK #### 教育制度 - 人事制度：一人ひとりの能力と行動の発揮度を評価と試験で資格・給与を決定 - 資格等級制度：成長に伴って資格を上げていくことにより、キャリアが広がっていきます #### 受動喫煙対策 - あり（屋内禁煙）