【業務内容】 ● ダイナミックプライシングを中心とした顧客データの分析 ● BtoB（法人向け管理システム）からBtoC（一般利用者向けサービス）まで、自社プロダクトへのAI機能の実装・運用、およびデータに基づいた課題の分析 　具体的な業務の例 - 収益最大化に向けた価格最適化アルゴリズムの設計・定式化および実装 - 顧客が扱う商品の需要構造のモデリングと予測精度の向上 - ダイナミックプライシング導入効果の検証および、改善に向けた要因分析 - 分析・運用に最適化されたデータ収集・加工プロセスの構築 - プロダクトの成長に向けた社内外のステークホルダーとの技術協議 【入社後の流れ】 具体的な担当業務や入社後のスキルアップについては、ご本人のこれまでの経験や今後のキャリアビジョンを伺いながら、特定分野のエキスパートを目指すのか、マネジメントの道に進むのかを含め、ご相談の上で決定いたします。成長を実感できる環境を、共に構築していきましょう。 【歓迎するスキル・経験】 - 大学、大学院で数学や物理学を専攻し、何かしらテーマを決めて研究してきたご経験 - 工学で数値解析手法を扱い、シミュレーション計算を行ってきたご経験 - データサイエンティスト、レベニューマネージャー、またはマーケティング/運営部門等での「予実管理」および「需要予測」の実務経験（1年以上目安） - 構造化データ（CSV, JSON, XML）やExcel等、多様な形式のデータハンドリングに慣れている方 【どんな人がマッチすると考えているか？】 ●「なぜ？」を数式や構造で考えたくなる 単に「AIライブラリを使って予測値が出ました」で満足せず、「なぜこのタイミングで需要が跳ねたのか？」「価格と需要の相関に影響を与えている隠れた変数は何か？」を突き詰めたいタイプの方、物理学や数学を専攻し、現象の裏側にある「理屈」を解明することに喜びを感じる方は、まさにこのポジションの適任者だと思います。 ● 現場の予実管理の苦労を理解し、それをどう解決するかを想像できる データがきれいでなかったり、不足しているケース、計算時間に制限があるなど技術的な制約の中で「現場感のあるデータサイエンス」を楽しめる方。 ●「抽象」と「具体」を行き来できる - 抽象：数理モデルの構築、アルゴリズムの定式化。 - 具体：実際のコード実装、ビジネスサイドとの打ち合わせ。 この両方のレイヤーを移動することにストレスを感じず、むしろ「自分で考えたロジックを自分で実装して、ビジネスを動かしたい」というフルスタックな志向を持つ方が向いています。 ● 変化するマーケットにワクワクできる ダイナミックプライシングは、一度つくれば終わりではなく、市場の変化に合わせてモデルを研磨し続ける必要があります。「完成された安定したシステム」を守るよりも、「変化し続けるデータに合わせてロジックをアップデートしていく」ことに責任感と面白さを感じる人がマッチしていると思います。 ＊ 応募に関するご案内について ● 現在、業務委託の募集は行っておりません。 ● 日本国内での勤務が可能な方 （セキュリティや事務手続きの都合上、国内を対象としております） ● 日本国内での就労が可能なビザをお持ちの方 （現在、弊社でのビザ取得サポート・スポンサーシップは行っておりません）