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小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など、広範囲な業界でのデータ活用プロジェクトのマネジメントを行います。プロジェクト全体の品質管理と実務に加え、顧客とのコミュニケーションを通じて、課題の本質を見極め、データサイエンスの観点から問題解決に取り組みます。具体的には、プロジェクトの各段階における要件定義、設計、実装、成果物提供までを一貫してリードし、集計・可視化、数理統計学、機械学習、深層学習などの要素技術を活用しながら、顧客のビジネスインパクトを最大化する分析アプローチを立案・実行します。

小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など、幅広い業界のデータ活用プロジェクトに従事します。業務には、顧客へのヒアリングを通じた課題整理、データ分析の要件定義、設計、実装、成果物の提供が含まれます。具体的には、集計・可視化、数理統計学、機械学習、深層学習などの要素技術を活用し、ビジネス課題の解決に取り組みます。プロジェクトごとに1人担当制を採用し、プロフェッショナルなデータサイエンティストチームと協働しながら、顧客に新たな価値基準を提供するデータ分析業務を遂行します。

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。

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。