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| 部署・役職名 | 技術力とビジネス力を兼ね備えたスペシャリスト募集｜社会に実装するデータサイエンス |
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| 仕事内容 |
【概要】 このポジションでは、顧客の課題解決のために、機械学習や統計モデルを活用し、顧客の情報から価値あるインサイトを抽出することが求められます。特に、高度なモデル開発、特徴量エンジニアリング、最適化手法に精通した技術者を歓迎します。Kaggleコンペティションでの実績や、研究レベルの機械学習アルゴリズム開発経験をお持ちの方に最適な環境を提供します。 【主な業務内容】 ・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善 ・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング ・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング ・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成 ・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備 【事例】 2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。 [需要予測] ・食品流通における需要予測 ・自動車産業における部品需要予測 ・再生可能エネルギー産業における発電量予測 ・金融産業におけるコモディティ価格予測 [数理最適化] ・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化 ・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化 ・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化 ・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化 [パーソナライゼーション] ・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測 ・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援 ・銀行・金融産業におけるデフォルト予測 グローバルな幅広い産業分野（産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc）に関わることができます。また、開発のみでなく、五大商社の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。 PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・Pythonを用いたデータ分析あるいは機械学習モデル開発の経験・SQLおよびデータベースの基礎知識 ・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験 ・統計に関する基本的な知識 ・ビジネスレベルでの日本語あるいは英語能力 【歓迎（WANT）】 ・Kaggleコンペティション等での上位入賞またはそれに相当する実績・プログラミングコンテストでの高成績 ・機械学習分野において著名な国際会議またはジャーナルへの論文採択経験 ・OSSへの貢献経験 ・数理最適化による課題解決経験 ・Google Cloud等のクラウドサービス上での機械学習モデル開発経験 ・チームでの開発あるいは課題解決の経験 ・強化学習、生成AI、時系列予測のいずれかに精通していること |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2025/09/17 |
| 求人番号 | 5016831 |
採用企業情報
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- 会社規模31-100人
この求人の取り扱い担当者
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- コンサルティング IT・インターネット
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- 直近1000万～3000万オファーを複数獲得しております。日々企業様と密に連携を取っておりますので、詳細情報までお届け可能です。今すぐのご転職のみならず、半年～1年後に再度ご相談いただくケースも多数ございます！9:00~24:00までお気軽にご相談ください！
- (2025/11/19)
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