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マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を活用した材料開発プロダクトにおいて、機械学習アルゴリズムのリサーチを主導します。具体的には、多目的最適化や制約付き最適化のアルゴリズム開発、実験計画における評価指標(メトリクス)の構築に取り組みます。研究成果は、エンジニアチームと緊密に連携し、SaaSプロダクトへ実装していきます。日本を代表する材料企業向けのソリューション開発において、最先端の機械学習技術を駆使し、材料開発のイノベーションを支える重要な役割を担います。新素材や代替材料の探索において、データサイエンスと材料科学の境界領域で、革新的なアプローチを追求する研究開発業務を遂行します。

数理最適化チームのデータサイエンティストとして、クライアントの業務課題に対して数理モデリングや最適化アルゴリズムを開発します。具体的には、食品卸売会社の需要予測、青果輸入会社の荷回し業務最適化、百貨店の商品推薦システム、エネルギー分野の時系列予測など、様々な業界の実課題に取り組みます。業務には、データ加工、基礎分析、顧客課題の数理モデル化、アルゴリズム実装、誤差要因分析、モデル改善が含まれます。クライアントの業務知識と自身の数理的知識を組み合わせ、高精度で実用的なAIソリューションを開発し、社会的意義のある課題解決に貢献します。

データサイエンティストとして、大阪・東京データ分析案件から新規事業のための市場規模調査、課題の発見までを担当します。具体的な業務内容は、顧客のニーズヒアリング、ニーズに基づいた分析プランの設計、統計分析、機械学習、数理最適化、因果推論などの手法を用いた分析/開発、提案、納品資料作成、顧客との折衝、新規プロダクト/新規事業開発における製造業における共通課題の発見、市場規模の調査、課題に基づいた最適なプロダクトの開発、統計技術の活用（機械学習, 因果推論, 組合せ最適化）、Python3.x, ShellScriptを用いた開発、GitHubを用いたコード管理などが含まれます。

当社のデータサイエンティストとして、Python、Excel、BIツール、SQLなどを活用し、機械学習や数理最適化技術を用いたデータ分析業務を担当します。主な業務には、企業内外の多様なデータソースからの情報収集、データクレンジング、前処理、高度な統計解析、機械学習モデルの構築と検証が含まれます。さらに、分析結果に基づく洞察の抽出、経営層や関連部署への分析レポート作成、データドリブンな意思決定支援を行います。また、機械学習アルゴリズムの開発、予測モデルの構築、パターン認識、異常検知など、高度な解析プログラミングスキルを駆使し、ビジネス価値の創出に貢献します。