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| 部署・役職名 | プロジェクト管理 : プロジェクトリーダー（Web・オープン系） |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
≪業務内容≫ データエキスパートは、価値主導型のデジタルアプリケーションの設計、構築、および展開の中核を成します。デプロイエンジニアは、デプロイストラテジストと並んで技術コアチームの一部で、顧客とクロースな関係を維持し業務を遂行します。 問題の発見、コードの作成を通じて、価値のあるアプリケーションを作り上げていきます。そのために、強力な問題解決スキル、デジタルテクノロジーに関する幅広い知識、および特定の分野の専門知識を持つ必要があります。 よって、この場合、専門分野はアプリ分析・データサイエンスとなります。当役割の仕事は決められた業務のルーチンワークではありません。顧客とのやり取りの中で期待される活動は次のとおりです。 ・ お客様と一緒に、オンサイトで問題を発見し価値の特定を主導する。 ・ 問題解決に向けてさまざまな方法で戦略を立て、実行する。 ・ クリーニング、ラングリング、分析、機械学習、視覚化など、 データのエンドツーエンドのワークフローを構築する。 ・ 各プロジェクトの技術的実装を主導し、 製品のビジョンと顧客のニーズを開発タスクに変換する。 ・ 自身の価値創出に重点を置き、構築中のシステムに対し最大限の価値を発揮する。 ・ エンドユーザーとプロジェクトを展開し、フィードバックやバグなどの収集を実施する。 |
| 労働条件 |
※経験・能力を考慮の上、決定する。・・各種社会保険完備（厚生年金、健康、雇用、労災）／退職金制度 育児・介護休職制度／慶弔見舞金／引っ越し補助金制度（15万円） 通勤手当（月額2万円まで実費支給）／家族扶養手当 他 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・ 開発者として、アジャイルソフトウェア開発（スクラム、SAFe、かんばんなど）内での運用経験・ Pythonでの高度なプログラミングスキル：特にデータサイエンスアプリケーションとワークフローでの5年以上の経験 ・ データのラングリングとモデリングの経験：データパイプラインの作成方法、複数の構造化及び非構造化データのソース統合、特徴エンジニアリングの実行方法に関する十分な知識を持ち、ダウンストリームの分析と視覚化を促進する能力（Pandas、SQL、NoSQL、PySpark、RegEx の使用経験） ・ 統計：実際のプロジェクトに統計手法を適用した経験 ・ 従来の機械学習：教師あり学習（Supervised learning: e.g. Logistic regression, random forest, SVMs）と教師なし学習（Unsupervised Learning: e.g. clustering methods, manifold methods）を実装した経験／SciKit Learn（SKlearn）または同様のパッケージを実装した経験 ・データの視覚化：説得力のあるデータの視覚化を構築した経験。 Matplotlib、ggplot、bokeh、plotly、dashなどのパッケージを使用したことがある。またspotfire、tableau、PowerBIのようなダッシュボードツールを使用できる。 ・ユーザーストーリーと機能の収集のためのユーザーインタビュー/顧客との技術ワークショップの実行/デモの実行/ユーザーのオンボーディング等、技術的な側面でクライアントと向き合った経験 【歓迎（WANT）】 ・ディープラーニング[必須ではないが望ましい]：全結合層、畳み込み、反復、LSTM、Deep－Qなど、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャの知識と正しいアプリケーションの知識。TensorFlow、PyTorchなどのフレームワークが使用できる。・さらに高度な分析の専門性 [必須ではないが望ましい]：最適化手法（凸型、線形、非線形、遺伝的、マルチモーダル、マルチファクターなど）、時系列分析（信号処理、スペクトル分析、タイムワーピング、カルマンフィルター、FFT、時系列特徴エンジニアリングなど なし |
| 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 | 2024/07/23 |
| 求人番号 | 3718759 |
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