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PwCコンサルティング合同会社 / データサイエンティスト
京都出身、千葉県船橋市在住。東京都調布市も愛する。趣味はテニスと将棋。 興味の対象は無差別なので、知識・趣味は広く浅く時々深い。物作りが好き。業務と技術がわかる人間でありたい。
企画から開発までを一気通貫で主導したい
ビジネスの基礎スキルを最短かつ高密度で習得するために入社。業務として、AI利活用のテーマ策定やAIモデルのアルゴリズム策定・実装などのコンサルティングに従事
生成AIについての技術・市場動向の分析を基に、生成AIと相性の良い事業/ソリューションを選定し、企業における生成AIの活用戦略を策定してます。 ■担当タスク：調査・分析リード ■使用技術：スクレイピング、自然言語処理 ■使用言語：Python, ChatGPT ■開発環境： Jupyter Notebook, VS Code ■開発手法：アジャイル開発
近年、盛り上がりを見せる秘匿化技術（連合学習や、秘密計算など）について、自社ソリューションにどのように組み込むべきかの戦略を策定 ■担当タスク：調査リード、戦略策定リード ■使用技術：自然言語処理 ■使用言語：Python ■開発環境： Jupyter Notebook, VS Code ■開発手法：アジャイル開発
製薬会社における新薬の市場投下におけるMRのリソース配分戦略の策定。 ■工夫ポイント：過去の類似製品における売上げとMRの活動履歴の関係性を解明し、新製品の販促に対するROIシミュレーションモデルを開発した。 ■担当タスク：開発リード ■使用技術：重回帰分析、組合せ最適化 ■使用言語：Python, Tableau ■開発環境： Jupyter Notebook, VS Code, Tableau ■開発手法：アジャイル開発
ビジネスでのデータ利活用方法を学ぶために就業。生データの汚さに困惑
自社で運営している採用サイトにおいて、掲載企業ごとの応募条件をタグ付けし、採用サイトの検索性能向上を目指した取り組みに従事 ■工夫ポイント：自然言語処理覚えたてであったため、TF -IDFやMecabなど闇雲に構築したが精度が最悪であった。日々データを眺めている中で、募集要項に出現するスキルにパターンがあることを発見し、最終的にはルールベースでのタグ付けシステムを構築 ■使用技術：自然言語処理（Mecab/Word2Vec/TF-IDF/SVM等) ■使用言語：Python ■開発環境：AWS, Jupyter NoteBook, Git ■開発手法：アジャイル開発
ビジネスでのデータ利活用を学ぶために就業。業務自動化の重要性に気づく
過去の検診結果の推移から次年度の健康状態を予測し、今後各種疾病や生活習慣病になるリスクのある人を発見、お知らせするサービスに従事 ■工夫ポイント：社員・アルバイト含め４人体制で、複数企業の検診データをSPSSを用いて加工していた。ある日、SPSSシンタックスの存在に気づき、自分の担当企業の検診データに対する一連の加工処理を自動化した所、社員から加工処理の自動化の拡張依頼を受け、最終的には、GUIで操作可能なETLツールによってデータ加工処理の自動化システムを開発 ■主に下記の３つを担当 ①:フォーマットの異なる検診データの加工（名寄せ/クレンジング） ②:検診データと他データの結合と集計 ③:①/②の自動化（ETL開発） ■使用言語：IBM SPSS シンタックス ■開発環境：IBM SPSS, IBM SPSS Modeler ■開発手法：アジャイル開発
「賃料予測モデルにおける間取り図の影響分析」と題した研究に従事。主に賃料予測モデルの説明変数に画像である間取り図を加えた場合、予測結果はどのように変化するか？間取り図のどの部分が予測に影響しているか？を分析
情報工学について学ぶ一方で、テニスサークルの代表を務めるなど学生ライフを満喫
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SMS / データサイエンティスト
自社で運営している採用サイトにおいて、掲載企業ごとの応募条件をタグ付けし、採用サイトの検索性能向上を目指した取り組みに従事 ■工夫ポイント：自然言語処理覚えたてであったため、TF -IDFやMecabなど闇雲に構築したが精度が最悪であった。日々データを眺めている中で、募集要項に出現するスキルにパターンがあることを発見し、最終的にはルールベースでのタグ付けシステムを構築 ■使用技術：自然言語処理（Mecab/Word2Vec/TF-IDF/SVM等) ■使用言語：Python ■開発環境：AWS, Jupyter NoteBook, Git ■開発手法：アジャイル開発
ieeexplore.ieee.org
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