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| 部署・役職名 | トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（シニアクラス） |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 ・データ分析、モデル作成 データ要件の整理、技術スタック選定 データの前処理、EDA、可視化 最適な手法の調査、選定 モデルの作成、精度性能評価 エンジニアと連携したモデルの商用実装 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 ・プリセールス活動、提案内容レビュー 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・技術の横展開・技術ブランディング 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方機械学習全般における理論的な理解 画像処理・自然言語処理・構造化データ のうち2つ以上のご経験 業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している 業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る ・LLMや生成系AIを実務上でも取り扱ってこられたご経験 ・機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験（いずれか片方でも可） ・エンジニアリングの知見 AWS・GCPでの開発経験 git及びGithubの利用経験 分散処理（Spark等）を用いた経験 機械学習アプリケーションの運用・構築（MLOps）の経験 Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験 ・業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 ・顧客折衝・プリセールス活動 等による、プロジェクトの要件定義を行ってきたご経験 ・プロジェクトリードとしてメンバーを率いてこられたご経験 【歓迎（WANT）】 ・データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験・実績・分散処理（Spark等）を用いた経験 ・外部活動におけるご実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ジャーナルでの論文採用経験 OSSプロジェクト参加 ・英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません |
| 受動喫煙対策 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2024/11/18 |
| 求人番号 | 3400817 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
この求人の取り扱い担当者
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会社名は会員のみ表示されます
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- 長い夏が終わり、涼しい季節に入ってきましたね。各社採用状況は刻々と変化しておりまして、即戦力採用ニーズの高さを日々感じております。弊社は大手企業案件が多いのですが、AIサービス上場ベンチャー、大手コンサル、大手総合広告代理店など、ご思考に合わせて情報交換できればと思っております。
- (2024/10/28)
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