◢◤データサイエンスチーム◢◤データサイエンティスト<ジュニア・ミドル>

• データサイエンティスト

<部門について>
当部門は、高度なデータ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題解決と新たな価値創造を支援しています。
データサイエンティスト、ビジネスコンサルタント、エンジニアが協働し、データ戦略の立案から実装、効果検証までを一貫してサポートしています。

<特徴>
「データサイエンス」「ビジネスコンサルティング」「テクノロジー」を軸に、科学的アプローチと創造的思考を融合させたソリューションを提供しています。
最新の分析手法と豊富な業界知見を組み合わせ、クライアントのデータ活用を加速させています。

<組織・風土>
* 個々人の専門性と興味を尊重し、チャレンジングなプロジェクトへの参画を推奨
* 多様なバックグラウンド(統計学、コンピュータサイエンス、各種ドメイン専門家など)を持つメンバーが切磋琢磨
* データサイエンスの最新動向に関する社内勉強会や技術共有が活発
* メンターシッププログラムによる若手データサイエンティストの育成に注力
* データ分析コンペティションへの参加や学会発表を奨励・支援

ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

<業務概要>
データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

<業務詳細>
* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
* A/Bテストの設計と効果検証分析
* リコメンデーションエンジンの開発と最適化
* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

<開発環境/使用ツール>
クラウド: AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール: Tableau、PowerBI、
データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など

<案件例>
* 小売業:顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案(チーム:5名、期間:8ヶ月)
* 金融業:リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化(チーム:4名、期間:10ヶ月)
* 製造業:生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発(チーム:6名、期間:1年)
* 医療分野:患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築(チーム:7名、期間:1年3ヶ月)
* 物流業:配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装(チーム:3名、期間:6ヶ月)

会社が指定した業務

データ駆動型経営の重要性が高まる中、クライアント企業からのデータ分析・活用に関する需要が急増しています。当社では、より多くのクライアントのデータ活用を支援するため、データサイエンスチームの拡充を図っています。

※1年以上の関連経験目安
1. データ分析と機械学習に関する専門知識と実務経験
* 統計解析、機械学習アルゴリズムの理解と実装経験
* Python、R等のデータ分析言語の実務での使用経験
* SQL等を用いたデータベースからのデータ抽出・操作経験

2. データ可視化とコミュニケーションスキル
* データビジュアライゼーションツール(Tableau、Power BIなど)の使用経験
* 非技術者にもわかりやすく分析結果を説明できるコミュニケーション能力

3. ビジネス課題解決経験
* データ分析を通じてビジネス課題を解決した実績
* クライアントや事業部門との要件定義・提案の経験

* 大規模データ処理技術(Hadoop、Spark等)の使用経験
* クラウドプラットフォーム(AWS、GCP、Azure)でのデータ分析経験
* 深層学習フレームワーク(TensorFlow、PyTorch等)の使用経験
* 自然言語処理や画像認識プロジェクトの経験
* データサイエンスコンペティション(Kaggle等)での上位入賞経験
* 分析手法や結果に関する技術記事の執筆、登壇経験