大手顧客の事業変革や事業立ち上げを推進するシニアデータサイエンティス募集！

【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べく、実践的かつ最適な技術の選定からモデル開発・実装まで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ス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 - 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 - 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） 【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、ジャーナルでの論文採用経験 - 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 - 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 【人物イメージ】 - 経営課題/事業課題の解決に興味が持てる方 - 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 - 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 - 組織貢献にやりがいを感じ、主体的に動いていただける方 〜その他〜 ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり ▼勤務地：変更の範囲 本社及び会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）