⁨統計モデリング⁩関連の求人⁨19⁩選

レバレジーズ株式会社 企業の安定性と成長性を担保する独自の経営戦略のもと、2005年の創業以来黒字経営を継続し、2024年度には年商1428億円まで急成長を遂げたメガベンチャーです。 自分たちの仕事によって誰かが必ずプラスの感情になる「感情への貢献」をテーマに、事業を創り続け、国や業界をまたいだ問題解決に取り組んでいます。 現在、IT・ヘルスケア・M&A・SaaS・海外などの領域で40以上の事業を展開。 新規事業にも積極的に投資しており、年間100億円規模の投資の元、10以上もの新規事業を立ち上げているため、様々な業界を経験することができます。 渋谷スクランブルスクエアに本社を構え、2024年には「働きがいのある会社」ランキングの大規模部門ベストカンパニーとして6年連続の受賞を果たしました。 下記、弊社オウンドメディアもぜひご覧ください。 ▼【20周年特設サイト】(https://leverages.jp/20th) ▼【公式オウンドメディア】meLev(https://melev.leverages.jp/) ▼【公式YouTube】レバレジーズCh(https://www.youtube.com/channel/UCYtyPBc-cdZo9ie5o45_PiA) 業務内容 ◎詳細 レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ◎使用技術 言語：Python（Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：Google Cloud、AWS ◎当ポジションの魅力 ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 ・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。 ◎キャリアパス ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ・データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ・データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ・データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 ◎働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

職務内容 製造DXを実現するために、製造領域（主に研究開発領域）の稀有なデータを用いたデータサイエンス業務をお任せいたします。 当社コンサルタントと協業しながら、提案フェーズから関わっていただき、分析テーマの策定/顧客からデータ受領後の分析/共有を通じてデータ最適化DXのイメージ具体化に繋げていただきます。 自社プロダクト「WALL」導入後は、分析/モデリング・最適化/予測・評価などを通じてものづくり領域におけるWALL活用を推進し、本質的なDX実現に導いていただくことを期待しています。 画一的なアプローチではクライアントへの価値提供が難しい分野のため、課題ヒアリングから丁寧に実施し、クライアントへ問題・課題の提起、その内容を踏まえてWALLではどのように解決できるか、プロダクトサイドと密に連携いただきながら進めていただきます。 具体的な業務 ・製造業向けの課題解決に向けたデータ分析・モデル構築・機械学習・統計モデリングの実装と運用 ・モデルの評価および改善サイクルの設計と実行 ・最適化問題の定式化とソルバーを用いた解法の実装 ・分析結果のビジュアル化およびレポーティング ・ソフトウェアエンジニアや製造業出身のコンサルタントとの協業　など 募集背景 研究開発領域の非効率性に課題を持ったクライアントはとても多く、引き合いを多数いただいている状況です。 一方で、顧客によってはWALLで解ききれないデータもあるため、データサイエンスで個別解決していく必要も出てきているのですが、現状社内で1名しか対応できる人材がおらず、顧客ニーズに応え続けるためにもデータサイエンティスト組織の拡大を目指しています。 仕事の魅力 ・グローバル含めて実現が難しかったエンジニアリングチェーン全体のDX化に向き合える ・顧客のDX化に対して戦略設計〜実現フェーズまで一気通貫で向き合える ・これまでグローバルを含めても手付かずであった研究開発領域の変革に向き合える ・スタートアップ経営/事業創り/組織創りにも関与でき、手触り感を得ることができる ・ハードルが高く誰も挑戦してこなかったマーケット自体を創り上げていくフェーズに関われる ・フルフレックスで自由度の高い働き方が実現できる 機械学習SaaSプロダクト：WALL https://cs.supwat.com/ 当社について 当社はAI企業でも製造業における業務改善コンサルでもなく、「未来をカタチづくるチーム」であると定義しています。 昨今、SDGsや人材不足など外部環境の著しい変化により、大規模な設備を有する製造業はより機動的な対応が求められるようになったことに加え、技術継承、海外メーカーのさらなる台頭などにより変革が求められています。 そこで当社は、日本の製造業の国際競争力低下という国力にも関わる大きな課題に取り組むだけでなく、SDGs（持続可能な開発目標）や人材不足といった現代の課題に対して、持続可能な未来を見据えたソリューションを提供し、社会的使命感を持って事業を展開しています。 当社は今後も、上記のような課題に対して既存の試行錯誤的なアプローチからデータサイエンスを用いた先進的なソリューションを提供し、知的製造業への進化を促すリーディングカンパニーを目指しています。 将来的には国内での成功事例をベースにグローバル展開を見据えています。 すでに市場からも評価をいただいており、シードラウンドで1.5億円の資金調達に成功しており、追加資金調達の目処もついています。 ポジションの魅力 事業の立ち上げフェーズに携われること 他部門と連携しながらの事業推進 トラディショナルな領域におけるDX推進 募集背景 SUPWATは「知的製造の時代を創る」をビジョンとして、2019年に設立いたしました。 日本はいま、製造業の国際競争力が低下しつつあります。しかし、製造業における研究開発費と労働生産性は主要国に対して低く、未来に向けた投資は少なくなる一方です。 これは単なる業界内だけでの問題ではなく、これからの国力の差にも関わると考えています。 CEOの横山が製造業に携わる中で、特にR&Dの領域では、全行程の60%を占める「実験・解析」で属人的な部分が多く残っており、研究開発・生産技術の生産性を妨げられた光景を何度も見てきました。 SUPWATでは、データ分析やテクノロジーを取り入れながら、製造業のDX化を推進し、研究開発・生産技術の領域で本質的な業務に向き合える状態を作ることを目指しています。 このビジョンを達成すべく、製造業における研究開発・設計・生産領域において蓄積されたデータを活用し、業務プロセスの標準化を促進する技術開発支援プラットフォームの「WALL」を開発いたしました。 このプロダクトを通して、製造業の課題解決を一緒に進めていただける方を探しております。 Mission Make it

データサイエンティストとして、クライアントの課題解決や事業KPI達成のためにデータ活用プロダクトを開発します。既存プラットフォームのデータ活用機能の企画・開発、社内向けBIツールの構築・運用、分析用データマートの作成など、データを中心とした幅広い業務を担当します。