分析技術 R&D マネージャー

仕事内容 事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 募集概要 JR西日本グループ全体のデータ駆動型経営（DX）を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。 本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台（基盤）」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。 募集背景 JR西日本グループでは現在、膨大な鉄道・生活サービスデータを活用した変革を加速させています。 これまでは個別のプロジェクトごとに最適化されてきましたが、今後はグループ全体で効率的にデータを活用するため、「共通の技術基盤」「データマネジメントの標準化」「最新技術（生成AI等）の展開」をリードする体制強化が不可欠です。 技術に精通したスペシャリスト集団をまとめ上げ、大規模組織特有の複雑な調整をこなしながら、組織の成長を牽引してくださるマネジメント人材を求めています。 具体的な業務内容 「技術開発・先行導入」の観点から、以下の業務を遂行いただきます。 ■技術力向上と成果のアセット化： データサイエンスのケイパビリティを持つメンバーの技術力底上げ、共通ライブラリの開発、R&D 活動を通じビジネス成果の技術的な観点からのアセット化の推進。 ■ピープル・組織マネジメント： 技術志向の強いデータサイエンティストの育成、キャリア支援、チームビルディング、および組織マネジメント。 ■技術的課題解決と推進： 全社的なデータ活用における技術的課題を特定し、その解決に向けたロードマップの策定と進捗管理。 ■社内外との技術連携・調整： 新しい技術基盤の構築や技術導入に伴う、JR 西日本本体、IT 子会社、外部 SI ベンダーとの技術的な合意形成と連携。 技術スタック 言語・フレームワーク ・Python（pandas / polars を用いたデータ加工・分析） ・PySpark（分散データ処理の運用） ・FastAPI / Flask（API開発・運用） ・pytest（テスト設計・運用） データベース / SQL ・複雑なクエリ設計（window関数を用いた時系列データ処理・順位付け） ・WITH句（CTE）を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure（Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク） ・GCP（BigQuery / Gemini API） ・AWS（S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell） データ基盤 / ワークフロー ・Databricks（コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps） ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte（データパイプライン構築・運用） インフラ / DevOps ・Docker / Terraform（IaCによる環境構築） ・GitHub（バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用） 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot ポジションの魅力 ■ 「全社基盤」を作る手応え 特定の案件に留まらず、JR西日本グループ全体のデータ活用の「当たり前」を設計・構築する大きな裁量があります。 ■ 高度な調整スキルの獲得 大規模組織特有の力学を理解し、多くの関係者を巻き込んでプロジェクトを完遂させる、一段上のマネジメント経験を積むことができます。 ■ 技術への投資 技術志向のメンバーが集まっており、最新技術をいかに実務に落とし込むかという戦略的な議論が日常的に行われる環境です。 選考フロー 書類選考の後、3回の面接を予定しております。 通常、ご応募いただいてから内定まで約１ヶ月前後を想定しております。 記入事項と一般に公開されている情報（これにWeb含む）をもって採用活動を行います。 ※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。 ※面接はオンライン実施を想定しています。 ※リファレンスチェックを行う場合もございます。 応募資格 必須要件／スキル ■ データサイエンスの深い理解と実践経験： 現場メンバーと深い技術的対話ができ、適切な意思決定ができる知識に加え、自ら手を動かして分析・実装を行った経験。 ■ 分析技術・R&D 領域でのマネジメント経験： エンジニアもしくはデータサイエンティストチームを率い、組織の成果を最大化させた経験。特に、R&D 活動を通じてビジネス成果に結びつけた経験。 ■ 先端技術の導入・活用実績： 生成 AI 等の先端技術を選別し、具体的なビジネス課題解決や業務改善に導入・活用したプロジェクトの経験。 ■ 調整・交渉力： 複数の部署や外部ベンダーが絡む複雑な環境下での合意形成能力。 歓迎要件／スキル ■ フルスタックな知見： 分析手法（データサイエンス）と基盤構築（データエンジニアリング）両面への理解。 求める人物像 ■ 「仕組み作り」に情熱がある方 個別の分析だけでなく、組織全体の生産性を高めるための基盤やルール作りにやりがいを感じる方。 ■ 忍耐強く合意形成ができる方 大規模組織特有の課題に対し、粘り強くステークホルダーと対話し、一歩ずつ前に進める推進力のある方。 ■ 自律的に動ける方 抽象的な課題から具体的なタスクを切り出し、周囲を巻き込んで実行に移せる方。 参考 <スタッフインタビュー>