アナリティクスエンジニア

アナリティクスエンジニアは、データサイエンティストが生み出すアウトプット（分析結果やモデル等）に対してエンジニアリングによるアプローチによりPoCフェーズに留まらず、実務展開へ導いていくことをミッションにしています。 国際的な分析に関するトレンドにおいても分析結果やモデルがビジネスにおいて展開されているかどうかは、重要な課題になっており、アナリティクスエンジニアの役割は、市場的にも新しく登場した職種です。 ※弊社内でも2020年1月に設立した新設部署となります。 社内のデータサイエンティストだけではなく、クライアント側の分析組織の支援も行います。 【具体的な業務】 社内のデータサイエンティストと共にエンジニアの視点から、分析PoC期間から要件定義、技術調査／検討、分析環境やAPI等の設計／開発を担当し実地検証までスムーズに実施できるようプロジェクトを主導します。 また、コンサル、エンジニアと共にクライアントの分析組織の立ち上げをサポートし、分析環境構築のためのシステムPoCの企画や構築も行います。 ・業務利用に向けた分析モデルの利用方法や評価指標の検討・実装 ・分析の再現や再利用に向けた、データ・分析モデル・ロジック／各種パラメタを一体化したバージョン管理の実施 ・データ整理やデータ加工の手順の整理・リファクタリング・パイプライン／バッチ化 ・ロジックテストのサポート・実施 ・分析環境の調査、クラウドの比較・選定、分析環境の構築 ・AutoMLツールの調査・利用環境のスケルトン化／構築 ・実地検証用システムの開発 【開発環境】 ・開発言語：Python、SQL ・OS：Linux ・MLライブラリ：TensorFlow、PyTorch ・コンテナ：Docker、Kubernetes ・クラウド：GCP、AWS、Azure ・GitやJIRA、CircleCIを利用してプロジェクト進行やテストの効率化を実施 【業務の魅力】 ・社内外のデータサイエンティストが活用する機会イメージを提案しつつ、エンジニアリング支援も行うため、幅広い知識・経験を積むことができます。 ・現在プロジェクトの半数は、PoCフェーズから実務展開に成功できており、組織としてノウハウがある環境で経験を積むことができます。 ・分析組織の立ち上げ支援など、ダイレクトにクライアントのビジネス支援ができます。（クライアントは、メーカー・金融・小売り等、データ活用の先進的な取り組みを行う大手クライアントがメインになります） ・業務を通して、データ利活用が社会により浸透していくやりがいを感じることができます。 【プロジェクト例】 ・食品の不良品検知 ・世界初の食品原料検査装置が、第2回日本オープンイノベーション大賞 農林水産大臣賞を受賞 ・災害医療プロジェクト（巨大地震発生時の災害医療シミュレーションを日本医科大学と実施）