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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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| 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。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 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、精度性能評価ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ）統計解析・因果推論などの統計モデリング数理最適化などの数理モデリング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、実現可否判断チームリーディング、メンバーメンタリングクライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行うメンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う技術の横展開・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）】 必須要件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 歓迎要件 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、ジャーナルでの論文採用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 | 2024/09/13 |
| 求人番号 | 3874898 |
採用企業情報
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