kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 シニアデータサイエンティスト／機械学習エンジニアは、これらのデータを活用し、予測モデルや分類モデルの構築、AI/LLMを用いた業務効率化、データマネタイズなどを通じて、事業に直接的なインパクトを与えます。 kubellにおけるデータサイエンス領域の第一人者として、技術選定から分析基盤の整備、組織文化の醸成まで幅広くリードしていただきます。 ＜主な役割＞ 機械学習や統計的手法を駆使し、プロダクトの改善や業務効率化、新規価値の創出をリードする役割です。 また、データサイエンス文化の啓蒙や、再現性のある分析プロセスの確立など、組織的なケイパビリティ向上にも貢献いただきます。 ＜主な業務＞ 機械学習モデル構築、予測分析、AI/LLM活用、データパイプライン構築、MLOps基盤の整備 ＜具体的には＞ ■ 学習データと機械学習モデルの設計・構築 ・データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価 ・ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発 ・機械学習モデルのビジネス装着と効果測定 ■ AI/LLMを活用した業務効率化 ・LLMを用いた業務自動化の検証と実装 ・セールス活動の要約 ・分析、業務プロセスの自動化支援・生成AIコーディングの活用推進 ■ データマネタイズ・新規価値創出 ・データセリング・データマネタイズの企画と実行 ・データアセットの棚卸しと価値評価 ・外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進 ■ データパイプラインの設計・実装（MLOps） ・機械学習モデルの学習・推論パイプラインの設計・実装 ・Snowflakeを中心としたデータ処理プロセスの最適化 ・継続的なモデルモニタリングと改善サイクルの構築 ■ 組織づくりと文化醸成 ・データサイエンス領域の立ち上げメンバーとして、標準プロセスの策定やナレッジマネジメントを主催 ・社内勉強会の開催や情報発信を通じた、データ活用文化の醸成 ・将来的なデータサイエンスチームの組成に向けた採用・育成基盤の整備 ■ チーム協業とステークホルダー連携 ・データアナリスト、データエンジニア、BizOpsとの連携 ・ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、AI/MLソリューションの提案と導入支援 ・クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進 ＜今後のキャリアパス＞ ■ テックリード・スペシャリストへの道 ・データサイエンス領域のテックリード ・複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計 ・組織全体のデータ戦略策定への参画 ・若手メンバーの育成とメンタリング ■ マネジメントへの道 ・チーム構築、採用、組織運営 ・事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント ■ 事業リードへの道 ・エンベッド配置による特定事業のデータ責任者 ・事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任 ・事業戦略とデータ戦略の統合リード ■ クロスドメインへの拡張 ・データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張 ・MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦 ・データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進