【職務内容】 デジタルパートナー事業部の”データサイエンティスト”として、クライアント企業の課題に対して、統計モデリングや機械学習などの高度なデータサイエンス手法を用いた支援を行っていただきます。 業務は課題ヒアリングから、データの設計・解析・アルゴリズム開発、成果物のビジネス実装支援まで多岐に渡ります。 分析レポートやダッシュボードにとどまらず、予測モデルや意思決定支援アルゴリズムの開発・改善を含む、より高度な分析実務が中心です。 ※変更範囲：全ての業務への配置転換あり 【仕事内容の例】 以下のような業務を想定しています： ・クライアントの課題に応じた機械学習・統計モデリングの設計と実装 ・時系列予測／需要予測／異常検知／クラスタリング／レコメンド等のモデル構築 ・LLMやRAGを活用したソリューション・システムの構築 ・モデルの学習、評価、改善（クロスバリデーション、指標設計等含む） ・PythonやJupyter Notebook等を用いた分析レポートの作成 ・PoC（概念実証）フェーズの設計・実行、およびビジネス適用に向けた支援 ・データ基盤チームや業務チームとの連携による実運用への落とし込み 【主な取引先】※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数 【必須スキル】 ・Pythonを用いた機械学習／統計モデリングの実務経験（2年以上） ・Pandas、NumPy などを用いたデータ前処理スキル ・機械学習モデルの評価指標（精度、AUC、RMSEなど）に関する理解 ・クライアントや他部門とのコミュニケーションを通じた課題設定経験 ・Git等を用いたチーム開発経験 ・LLM（GPT系など）の利用経験（API活用または軽微なファインチューニング含む） 【歓迎スキル】 ・Deep Learning（PyTorch、TensorFlow等）の実装経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の設計・開発経験 ・GCP/AWS/Azure などクラウド環境でのモデル実行・運用経験 ・データ基盤設計やETLパイプライン構築の理解・実務経験 ・MLOps（MLflow、Docker、CI/CD、パイプライン化等）の構築経験 ・数理最適化、因果推論、ベイズ統計モデリング等への知見 ・コンペやハッカソンでの実績（Kaggle、SIGNATEなど） ・統計学・情報科学・機械学習などの学位、もしくは同等の知見 【求める人物像】 ・クライアントの課題に寄り添い、当事者意識を持って取り組める方 ・専門性を磨き続け、プロとしての責任を持って成果を出せる方 ・チームや関係者と協働し、前向きに課題解決へ取り組める方 ・当社のフィロソフィーに共感し、共に成長していける方 ・経験や学びを共有し、チームや組織の成長に貢献できる方