職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
会社概要Company profile |
【会社概要】
企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。
事業は、大きく3つの柱で構成されています。
①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援
DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。
②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援
広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。
③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築
分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。
クライアントごとにスクラッチ開発を繰り返すのではなく、汎用性のあるプロダクト基盤を持ち、それをベースに効率的かつ柔軟に支援を展開しています。自社開発の「BI Suite」や「AI Craft」などを活用しながら、「使えるAI」「活きるデータ基盤」の設計・実装を主導できるエンジニアリング環境があります。
【会社/お仕事の魅力】
三井物産の100%子会社で安定した経営基盤があります。
【Company Overview】
To evolve corporate "decision-making mechanisms," we leverage the power of AI and data to provide comprehensive solutions across three key axes: management, business operations, and organizational structure. We are not merely an analytics firm, an advertising agency, or a SaaS vendor; we are a data company dedicated to partnering with ambitious enterprises and seeing projects through to tangible results.
Our business rests on three main pillars:
① Data utilization consulting and analytics support bridging management and operations
We establish consistent decision-making processes between management and frontline operations by formulating and executing DX and data utilization strategies. Through methods such as KPI design, fact-based analysis, BI system development, and funnel breakdown, we drive logical DX initiatives that balance operational intuition with rational analysis.
② Marketing execution and technology implementation support to maximize LTV
We support the entire customer lifecycle—from new customer acquisition to deepening engagement with existing customers—by combining advertising operations, CRM initiatives, and social media strategies with technologies like generative AI and BI tools. We drive sustainable business growth through implementation at the operational level.
③ Organizational strengthening through in-house capability building and training systems
Rather than outsourcing analytics and strategy execution entirely, we aim to enable clients to make decisions based on their own judgment by supporting the in-house adoption of data utilization and tool operations. By enhancing the operational team's ability to work autonomously, we facilitate the transformation of the client's organization over the medium to long term.
Instead of relying on bespoke development from scratch for every client, we utilize a versatile product platform as a foundation to deliver support efficiently and flexibly. We offer an engineering environment where you can lead the design and implementation of "practical AI" and "actionable data infrastructure," leveraging proprietary products such as "BI Suite" and "AI Craft."
【Company/Role Highlights】
As a wholly-owned subsidiary of Mitsui & Co., Ltd., we enjoy a stable management foundation. |
仕事内容Job description |
データサイエンティストは、クライアントの課題に対して「構想と実装をつなぐ」存在です。
単なるモデル開発にとどまらず、経営・事業・現場の文脈を理解したうえで、「データサイエンスの力で事業や業務をどのように変えるのか」を設計することから実行までをリードします。
重要なのは、精度の高いモデルを作ることではなく、「現場で使われ、成果につながる状態」を実現することです。
単なる"モデル開発"にとどまらず、「データサイエンスの力で事業や業務をどのように変えるのか」を定義し続ける。それがMBKデジタルにおけるデータサイエンティストの役割です。
クライアントの課題に対し、データサイエンス・AI技術を用いたPoCの設計・推進を行い、提案フェーズからプロジェクト実行までを技術面からリードしていただきます。
<具体的な業務内容>
・クライアント課題の整理・技術的論点の洗い出し
・課題に応じた最適な技術アプローチ(RAG等の生成AI活用、時系列予測、数理最適化等)の選定・要件定義
・LLMアプリケーション(RAG、エージェント等)の精度評価指標の策定および、データに基づく品質改善プロセスの構築
・データ分析、AI活用を前提としたPoCの設計および実行(予測モデル・最適化アルゴリズムの実装含む)
・営業、ビジネスサイドとの壁打ち、提案同席(技術パート担当)
・プロジェクト推進における技術的意思決定・調整
・社内の分析チーム、プロダクトチームとの連携
■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス
・案件初期から入り、PoCを「回し切る」経験を積める
・技術に閉じず、提案、ビジネス側と近い距離で仕事ができる
・決まった型のない課題に対し、自ら設計し前に進められる裁量
・将来的には、シニアデータサイエンティスト、技術起点の事業開発/プロダクト責任者といったキャリアへの展開も想定しております
At MBK Digital, data scientists serve as the bridge between conceptualization and implementation when addressing client challenges.
They go beyond mere model development; by understanding the contexts of management, business operations, and frontline activities, they lead the entire process—from designing how data science can transform the business or operations to executing that vision.
The ultimate goal is not simply to build high-precision models, but to achieve a state where solutions are actually used in the field and deliver tangible results.
It is about continuously defining how data science can transform business and operations, rather than stopping at "model development." That is the role of a data scientist at MBK Digital.
You will address client challenges by designing and driving Proof of Concept (PoC) initiatives using data science and AI technologies, leading the technical aspects from the proposal phase through to project execution.
<Specific Responsibilities>
・Clarifying client challenges and identifying key technical issues
・Selecting optimal technical approaches (e.g., Generative AI/RAG, time-series forecasting, mathematical optimization) and defining requirements based on the challenges
・Establishing accuracy evaluation metrics for LLM applications (RAG, agents, etc.) and building data-driven quality improvement processes
・Designing and executing PoCs centered on data analysis and AI application (including implementation of predictive models and optimization algorithms)
・Collaborating with sales and business teams and participating in proposal presentations (handling the technical component)
・Making technical decisions and coordinating efforts to drive projects forward
・Collaborating with internal analytics and product teams
■ Position Appeal and Expected Career Path
・Gain experience in seeing a PoC through to completion, starting from the initial project phase
・Work closely with the proposal and business sides, rather than being confined to a purely technical role
・Enjoy the autonomy to design solutions and drive progress on challenges that lack a predefined template
・Future career paths include roles such as Senior Data Scientist or a technology-driven Business Development/Product Lead |
応募資格Requirement |
▼必須要件
・ビジネスレベルの日本語力
・データ分析または機械学習を用いた実務経験
・以下いずれかの経験
- LLMアプリケーション(RAG等)の精度評価指標の策定と品質改善
- 統計学・機械学習を用いた予測モデルの構築
- 数理最適化(組合せ最適化等)を用いたアルゴリズム実装
・PoCや検証フェーズにおける仮説設計・実行の経験
・技術内容を非技術者にも説明できるコミュニケーション力
・Python等を用いた分析・実装経験
▼歓迎スキル
・クライアントワークでの分析・AI案件経験
・提案フェーズからプロジェクトに関与した経験
・クラウド環境(AWS / GCP / Azure など)での分析・開発経験
・ビジネス課題から技術アプローチを設計した経験
▼ Required Qualifications
・Business-level Japanese proficiency
・Practical experience in data analysis or machine learning
・Experience in at least one of the following:
- Defining accuracy evaluation metrics and improving the quality of LLM applications (e.g., RAG)
- Building predictive models using statistics or machine learning
- Implementing algorithms using mathematical optimization (e.g., combinatorial optimization)
・Experience in formulating and executing hypotheses during PoC or validation phases
・Communication skills capable of explaining technical concepts to non-technical stakeholders
・Experience in analysis and implementation using Python or similar languages
▼ Preferred Skills
・Experience with analysis or AI projects involving client engagement
・Experience participating in projects starting from the proposal phase
・Experience with analysis or development in cloud environments (AWS, GCP, Azure, etc.)
・Experience designing technical approaches based on business challenges |
日本語力Japanese level |
ビジネス
Business |
雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
勤務時間Working hours |
フレックス制(実働 7.5時間) コアタイムあり(コアタイム:11:00 - 1
Flexible working hours (7.5 hours of actual work), |
想定年収Salary |
800万円〜1,300万円
8 to 13 million yen |
条件・待遇Condition |
雇用形態 正社員
勤務体系
◆勤務時間
フレックス制(実働 7.5時間・休憩時間1時間含む)
コアタイムあり(コアタイム:11:00 - 16:30)
※毎週水曜は出社推奨Day
※月1度の全社会は基本出社
◆休日・休暇
・完全週休2日制(土・日)
・祝日
・夏季休暇(7月〜9月の間で5日)
・年末年始休暇(12月28日~1月4日)
・年次有給休暇(入社日支給、前職在籍年数によってプラス支給 ※規程あり)
・慶弔休暇
など
試用期間 あり(3ヶ月)
福利厚生
・各種社会保険完備
・交通費全額支給 ※規定あり
・資格取得手当(IPA資格やGoogle資格等)
Employment Status: Full-time employee
Work Schedule
◆ Working Hours
Flextime system (7.5 hours of actual work; includes a 1-hour break)
Core time applies (11:00 AM – 4:30 PM)
* Wednesdays are designated as recommended in-office days.
* Attendance at the monthly company-wide meeting is generally required in person.
◆ Holidays & Leave
・ Five-day workweek (Saturdays and Sundays off)
・ National holidays
・ Summer leave (5 days between July and September)
・ Year-end and New Year holidays (December 28 – January 4)
・ Annual paid leave (Granted upon joining; additional days awarded based on years of service at previous employers; subject to company policy)
・ Bereavement and special occasion leave
・ Etc.
Probationary Period: Yes (3 months)
Benefits
・ Comprehensive social insurance coverage
・ Full reimbursement of commuting expenses (subject to company policy)
・ Certification acquisition allowance (e.g., IPA certifications, Google certifications) |
選考についてProcess |
書類選考→面接2-4回→内定
※面接はオンライン可
※最終面接は対面が好ましい
Selection Process
・Document screening → 2–4 rounds of interviews → Job offer
・Interviews can be conducted online.
・Final interview is preferably conducted in person. |