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Job offer curation - ⁨予測モデル⁩

Offers

データサイエンティスト/機械学習エンジニア

SENSY株式会社

  • 行動予測
  • AI
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • GCP
  • Azure
  • マーケティング
  • SQL
  • MySQL

SENSY Inc.は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いから、2011年に創業し、パーソナル人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。 「Follow your Sense(感性のまま自分らしく)」をビジョンに掲げ、必要なモノや情報が、必要なタイミングで、 必要とするヒトのもとへ届く世界を作ろうとしています。 スーパー、百貨店、ドラッグストア等のリテール企業、消費財メーカを中心として、消費者の感性を理解し、その行動を予測するAIを主力商品として、需要予測やマーケティングなどのサービスを提供しており、今後幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業拡大を図っております。 今後の事業を更に加速させ、最新技術を用いて生活・産業、そして社会に価値提供をし続けるためにも新しいメンバー(研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア等)を採用します。

  • Salary ⁨¥⁩⁨7,500,000⁩ - ⁨11,000,000⁩
  • Work Location 東京都
  • Company employee count Under 10

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ヘルスケアデータ事業責任者/候補者

株式会社KINS

  • 疾患予測モデル
  • マーケティング
  • データサイエンス
  • ヘルスケア
  • 事業戦略
  • 新規事業開発
  • 製薬
  • 医療機関
  • B2B
  • 保険

ヘルスケアデータ事業責任者・候補者募集要項 【募集ポジション】 代表直下の新規事業部門における事業責任者として、KINSが保有する腸内フローラ・ホルモン・血糖値・食事等の生活習慣データを活用した新規事業の立ち上げから事業推進をリードいただきます。 【ヘルスケアデータ事業が目指す世界観】 腸内フローラをはじめとする「菌」の領域において、継続的な検査を通じて他社にはない独自のヘルスケアデータを蓄積。 このデータを活用し、新しいB2Cサービスや、製薬会社・保険会社等をターゲットにしたB2B事業を創出し、予防医療や健康寿命延伸に貢献します。 データ蓄積の初期フェーズだからこそ、戦略設計から事業推進まで、経営陣と一緒にすべてをゼロから創り上げていける魅力があります。 【以下のような経験をお持ちの方を歓迎します】 (※すべて当てはまる必要はありません) リアルワールドデータ(RWD)またはPHRを活用した新規事業開発経験 ヘルスケアデータビジネス事業の立ち上げと事業成功経験 データ収集→データベース構築→ソリューション化→マーケティングまでの一連の経験 KINSだからこそ獲得できる独自性の高いデータを活用して、KINSと共に新しい事業を創りませんか? まずはカジュアルにお話しできれば幸いです。ご応募お待ちしております。 【ヘルスケアデータの概要】 ユニークなヘルスケアデータの蓄積 検査項目: 腸内フローラ(ショットガン・メタゲノム解析)、ホルモン、血糖値、食事・生活習慣データ等 検査頻度: 月に数百件を超える定期的なデータ取得 データの特徴: 他社にはない独自性 月に数百件を超えるショットガン・メタゲノム解析を用いた腸内フローラ検査、ホルモン検査、血糖値等が、同一ユーザーから定期的・時系列に取得できる点 クリニック・医療機関・大学との連携により、在宅では取得困難な医療データ等も順次追加予定 【事業展開の方向性】 蓄積されたリアルワールドデータ(RWD)とパーソナルヘルスレコード(PHR)を活用し、以下の事業を立ち上げます B2B事業: 製薬・保険・研究機関等に向けたソリューション B2C事業: 疾患予測モデルの提供、パーソナライズされた健康改善プログラム等 ※B2BとB2Cのどちらが主軸になるかは現時点では確定していません。両方の可能性を検証しながら最適な事業戦略を描いていただきます。 【期待される役割】 ヘルスケアデータ基盤の設計・構築 リアルワールドデータ(RWD)とパーソナルヘルスレコード(PHR)を活用した事業戦略立案 データ収集からソリューション化までの一貫した設計 データ活用の可能性検証から収益化までのロードマップ策定 BtoB(製薬会社・保険会社・研究機関向け)とBtoC(疾患予測モデル・ユーザー向け付加価値提供等)の両軸を視野に入れた事業モデル構築

  • Work Location 東京都
  • Company employee count 11 to 100

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データサイエンティスト

東京瓦斯株式会社

  • 最適化モデル
  • AWS
  • Python
  • データ分析
  • 機械学習
  • GCP
  • Azure
  • SQL
  • 脱炭素
  • 統計

電力取引に使用する各種予測モデル等の改善と構築業務下記の業務内容に代表される電力取引に必要な予測ロジック・最適化処理の開発や改善、それらのロジックを用いた電力取引業務に取り組んでいただきます。業務状況や本人の適性も踏まえ、検討させていただきます。 〇 予測業務の高度化 電力取引においては需要予測をはじめとした予測精度の改善が取引収支に大きな影響を与えます。電力トレーディングGでは主にPythonで開発された予測ロジック群を用いることで日々の収支改善に取り組んでいます。また太陽光や風力を始めとした再生可能エネルギーの拡大を受けて、これらの発電量予測の高度化にも取り組んでいます。予測においては、統計・数理や機械学習関連の知識を活用して、日々改善に取り組んで頂きます。また、これらの予測の利活用を実現する、データ収集、データ基盤の整備、各プログラムの安定稼働のためのパイプライン構築も行っています。 〇 発電所の最適運用モデルの構築 電力の価格予測を行い、様々な電源の最適な稼働パターンを導き出すロジックの構築を行います。新規の発電所、複数の電力市場、市場変動リスクがある中で、最適な稼働パターンを導き出すモデルの構築を行います。 〇電力取引 実際の電力取引業務も当番制で担当いただき、電力市場制度・取引の知見の獲得を通じて最適化システム・予測モデルにフィードバックしていくことで収支改善を目指して頂きます。電力取引に必要な知識はオンボーディングを通じて身に付けて頂きます。全体の業務割合の約5-10%程度の作業です。

  • Work Location 東京都
  • Company employee count 1,001 to 10,000

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