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)

採用背景

業務内容

■ミッション 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 また、クライアント企業の経営課題を解決するデータサイエンティストグループが最高のパフォーマンスを発揮できるよう、組織のリード・変革・カルチャー醸成をお任せします！ ■業務内容 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て、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およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ■あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） ・プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。 ・多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 参考①：技術スタック（ ・当社（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 ・Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（ ・勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）( ・外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 将 ■来的に目指せるキャリアイメージ ・当社にて以下のようなロールで事業を牽引 ・データサイエンスのスペシャリスト ・データサイエンス組織の責任者 ・技術に強いプロジェクトマネージャー ・事業会社のデータサイエンス部門の責任者 ・大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

採用要件

■必須要件 ◇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) ◇エンジニアリングの知見 ・AWS・GCPでの開発経験 ・git及びGithubの利用経験 ・分散処理（Spark等）を用いた経験 ・機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 ・Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験 ◇業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 ◇顧客折衝・プリセールス活動 等による、プロジェクトの要件定義を行ってきたご経験 ◇プロジェクトリードとしてメンバーを率いてこられたご経験 ■歓迎要件 ◇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