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シニアデータサイエンティストは、高度なアナリティクス、機械学習、統計モデリングを活用し、データ主導で複雑なビジネス上の課題解決に取り組みます。 広告メッセージ配信の最適化、パーソナライズ＆レコメンデーション、高度な顧客セグメンテーション、データエンジニアリング、KPI設計、継続的な改善ループの構築などを主導します。 Data・AIチームに配属され、データ探索からモデル実装・運用保守までMLライフサイクル全体をリードすることが期待されます。

大手情報通信会社様向けに、オープンソースや仮想化・自動化などの技術を駆使したオープン系のアプリケーション開発を進めており、これら様々なプロジェクトを担当していただきます。 システムライフサイクル（要件定義、設計、コーディング、テスト、運用・保守）の全フェーズに参加していただきます JavaやWebなどの技術を用いたアプリケーションを開発していただきます プロジェクトによっては、クラウド、仮想化、ミドルウェアなどを組み合わせたシステム基盤も構築していただきます（希望に応じて） 【利用技術】 ・　プログラミング言語（Java , Javscriptなど） ・　フレームワーク（Vue.js , SpringFrameworkなど） ・　オープンソース（Apache Tomcat , Kongなど） ・　データベース（仮想DB , ORACLE , PostgreSQLなど）

2024年11月に新サービスがリリースされました。ぜひご確認ください。https://radargrid.net/ 【職務内容】 ・Aiseaプラットフォームの構築 【具体的には】 ・Springbootを活用したWebアプリケーション開発 ・BigQueryを活用したデータ分析基盤の構築 ・Google Cloud PlatformでのKuberatesを活用した開発 ・サーバレスなシステム開発 【開発環境】 言語/フレームワーク ┗バックエンド：Java(SpringBoot), Kotlin, nodejs, Python3, C# ┗フロントエンド：JavaScript(Vue.js/TypeScript), Flutter3 ┗モバイル：Dart(Flutter3), Swift, Kotlin ┗組み込みコンソール：Qt, Dart(Flutter3) データベース：MySQL, ClickHouse, Redis 分散メッセージング：Apache Kafka, Apache Flink, Kafka Connect 分析：Grafana, Looker Studio AI：Transformer, VertexAI インフラ：GCP, AWS 環境構築：Kubernetes, Prometheus, Docker, Terraform, Ansible ソースコード管理：Github プロジェクト管理：Jira, Confluence, Office365 情報共有ツール：Slack, Teams 【仕事の魅力】 ・国内輸送の44%、海外輸送の90％以上を担う海運業界で起きているDXの最先端に立って、イノベーションを牽引できます。 ・株式公開（IPO）を目指すベンチャーならではのダイナミックな現場を味わえます。 ・能力に合わせて、担当範囲や裁量権を広く取ることができます。