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データサイエンティスト
株式会社アイデミー
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¥520万 〜 1300万
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東京都
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101名〜1,000名
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企業ページ
■会社情報
■仕事内容
データサイエンティストとして、法人顧客のDX内製化プロジェクト支援、社内データ活用支援、データサイエンス応用などの業務に取り組みます。具体的には、機械学習モデル構築、Webアプリ化、データ分析基盤の開発・運用、データの民主化推進、データ分析コンペティションの企画・運営など幅広い業務を担当します。また、Pythonでの機械学習ライブラリを用いた実務経験やクライアントとの円滑なビジネスコミュニケーション能力が求められます。■募集概要
所属部署データサイエンスグループでは、以下の業務を担当しています。①法人顧客のDX内製化プロジェクト支援②社内データ活用支援③データサイエンス応用業務内容データサイエンティストポジションの方には、主に上記①および②もしくは③、または①〜③の全領域に関連した業務に取り組んでいただきます。※ 直近での業務比重は① : ② or ③ = 7 : 3 程度具体的には、以下のような業務をお任せします。※ 実際にアサインする業務は、本人の専門性と目指すキャリアを加味して応相談①法人顧客のDX内製化プロジェクト支援 顧客のプロジェクトメンバーと伴走・先導する形で、アジリティ高く、かつ柔軟に支援を行う。具体的な支援内容として以下のようなものがある 機械学習モデル構築 構築したモデルのWebアプリ化 Webフレームワークを利用したアプリのプロトタイプ開発 推論API構築 プロジェクトの進め方に関する顧客との折衝 顧客担当者のコーディング支援（ペアプログラミング、コードレビューなど） 研修や顧客内部向けのセミナー登壇 扱うデータの種類としては、テーブルデータと画像データがメインただし、顧客の課題に応じて、時系列データや自然言語なども対応可能性あり ②社内データ活用支援 社内のデータ分析基盤の開発・運用 サービス利用状況、営業情報、その他各種KPIなどに関するダッシュボード作成 サービスの品質向上、受講者の学習支援、事業戦略策定などのためのデータ分析 データの民主化推進受講者の学習支援、事業戦略策定などのためのデータ分析 データの民主化推進 ③データサイエンス応用 1 dayデータ分析コンペティションの企画・運営 研究開発・先端技術の社内実装 機械学習関連の論文サーベイ＆要約 自社データを題材にした大学との共同研究 LLMを用いた受講者からの質問応答自動化 必須スキル Pythonでの機械学習ライブラリ（scikit-learn, PyTorch, Tensorflowなど）を用いた実務経験 2年 以上 課題とデータが与えられたときに適切なソリューションを関係者と対話しながら柔軟に考案できる経験 日本語での読み・書き・対話能力（クライアントの日本企業とのビジネスコミュニケーションが円滑に行えるレベル） 歓迎スキル以下から1つでも満たせば歓迎 コンピュータサイエンス分野における博士号 法人顧客向けのデータサイエンスプロジェクトのリード経験 MLOps関連のプロジェクトへの参画経験 分析コンペティションでの入賞経験（Kaggleでの金銀メダル獲得経験など） クラウドサービスを利用した開発経験 機械学習関連のクラウドサービス（SageMaker, Vertex AI, BigQuery ML, Azure Machine Learningなど）の利用経験 データ分析基盤の開発・運用経験 Modern Data Stackに類するツールの業務での利用経験 業務におけるR&D経験 教育サービスの品質向上のためのデータ活用経験 技術ブログの執筆、勉強会登壇、OSSへのコミットなどを通じた開発者コミュニティへの貢献 開発環境 GitHub Copilotの利用料を会社が負担 計算資源 MacBook Pro（メモリ32GB〜）貸与 その他： 共用GPUワークステーション （NVIDIA RTX A6000 2枚搭載）, AWS/GCP/Azureのクラウドリソース クラウドインフラ ①法人顧客のDX内製化プロジェクト支援：AWS, GCP, Azure（顧客の環境に応じて変動） ②データ活用による社内支援、③データサイエンス応用：メインはGCP、場合によってAWS データベース・データウェアハウス： ①法人顧客のDX内製化プロジェクト支援：RDB（PostgreSQL, Microsoft SQL Server など）、NoSQL DB（DynamoDB, MongoDB など）を顧客の環境に応じて使い分け ②データ活用による社内支援、③データサイエンス応用：BigQuery, MongoDB Atlas, Firestore 使用言語：Python (3系), SQL, ShellScript など ツール 開発系：Git (GitHub), Docker, GitHub Actions, Dataform, Google Looker Studio, Tableau, GitHub Copilot, ChatGPT など ドキュメンテーション・タスク管理：Google Workspace, Notion コミュニケーション：Slack, Teams Pythonでの使用ライブラリ例 機械学習全般：pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, Optuna Dすべての情報を見るには
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