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| 部署・役職名 | トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（シニアクラス） |
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| 仕事内容 |
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながらデータサイエンス技術を駆使し、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 【データ分析、モデル作成】 データ要件の整理、技術スタック選定／データの前処理、EDA、可視化／最適な手法の調査、選定 モデルの作成、精度性能評価：ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ）、統計解析・因果推論などの統計モデリング 数理最適化などの数理モデリング／エンジニアと連携したモデルの商用実装／定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 【プリセールス活動、提案内容レビュー】 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理／整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 【チームリーディング、メンバーメンタリング】 クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う／メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う／組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う 【技術の横展開・技術ブランディング】 実装ロジックの汎用化及びプロダクト化／技術ナレッジの公開：勉強会・Meetup等への登壇、テックブログの執筆等 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ■ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方・機械学習全般における理論的な理解 ・画像処理・自然言語処理・構造化データ のうち2つ以上のご経験 ・業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで 一通りの業務を自分自身で経験している ・業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる ・メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて 使い分けることが出来る ・ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る ・LLMや生成系AIを実務上でも取り扱ってこられたご経験 ・機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの 統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験（いずれか片方でも可） 【歓迎（WANT）】 ■データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験・実績■分散処理（Spark等）を用いた経験 ■外部活動におけるご実績 ・Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・ 上位入賞経験 ・データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇経験 ・登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ・ジャーナルでの論文採用経験 ・OSSプロジェクト参加 ■英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません |
| 受動喫煙対策 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2025/12/26 |
| 求人番号 | 6442064 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500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 メーカー
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- ■IT領域（アプリ・インフラ・コンサル等）担当■社内認定資格：CARAT【gold】保有（職務別テスト、業界動向テスト、実技などを経て合格した人に与えられる資格）転職活動は情報戦！情報収集のみでもお気軽にご相談ください。
- (2025/09/30)
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