■業務内容■ データサイエンスオフィスでは主に以下2種の業務を担当します。 (1)分析PoC 　▼業務例 　　・新規ゲームタイトルのリリース後のアプリダウンロード数予測 　　・広告ビジネスにおける広告媒体ごとの広告費用最適化　　　　　　　　　　　 　必要となるスキルは以下になります。 　　　1.代表的な機械学習手法を理解し、目的に応じて正しく選定して実装し評価できる 　　　2.データの生成過程を理解し、その観測を表す数理モデルを構築できる 　　　3.分析結果をビジネス活用に繋げて議論できる (2)モデル運用開発 　▼業務例 　　・機械学習モデルの分析基盤開発および運用本番環境へのデプロイ・運用 　　・データETL・データパイプライン設計・開発 　　・Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発 　必要となるスキルは以下になります。 　　1.データ前処理、モデル開発、デプロイ、運用などを含む機械学習ライフサイクルの知見がある 　　2.データエンジニアリングとパイプライン構築ができる 　その中でリードデータサイエンティスト&MLOpsがメインで担当する業務内容は以下になります。 　▼モデリング、データ分析 　　・ドメイン知識に基づく洞察から有効な特徴量を効率的に作成する。 　　・機械学習や深層学習の定番論文を調査して理解し、実装し評価する。 　　・代表的な統計モデルを数学的背景も含めて理解し、目的に合わせて適切に選定して利用する。 　　・統計・数学の知識も活かしながら、透明性の高いデータ分析を行う。 　▼分析基盤開発のPM 　　・分析プロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント 　▼分析結果報告 　　・図などのグラフィカル要素も駆使したわかりやすい資料を作成する。 　　・相手の専門知識レベルに合わせて説明の厳密性を調整し、分析レポートを報告する。 　▼チームの分析の品質担保 　　・若手データサイエンティストの成果物のレビューを行う。 　　・若手データサイエンティストに対して、分析ゴール設定や方針設計面でのアドバイスを行う。 ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務 ■求める人物像■ ・当事者意識を持ち周囲を先導して業務遂行できる方 ・論理的かつ客観的に物事を考えられる方 ・分かりやすく、伝わりやすい分析報告ができる方 ・ビジネス貢献を意識した分析ができる方 ・エンタメビジネスに対する興味 　(エンターテイメントをデータで科学する事へ興味があると可) ・個人だけでなくチーム全体のデータ分析力向上に貢献出来る方 ・Mission/Visonに共感していただける方 【必須スキル・経験】 ▼エンジニアリング力 　・SQLを用いたデータ抽出能力 (相関サブクエリ、with句を理解し正しく使用できるレベル) 　・Pythonを用いたデータ加工、モデル構築能力 (典型的なデータ加工処理。ライブラリを用いたモデル構築)　 　・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発ないし開発ディレクション経験 ▼統計／数学の知識 　・大学または大学院で物理/数学/情報工学を学んできた経験 　・数理モデル構築の経験 　・統計検定準1級またはそれに相当する知識（因果推論、時系列予測、ベイズ理論など） ▼機械学習の知識 　・機械学習を用いたモデル構築の経験 　・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル開発に関する知識 ▼実務経験 　・メンバーを率いてプロジェクトをリードした経験 　・データ分析やモデリングによって事業課題を解決した経験 　・EC、WEBサービス、ゲーム等、事業におけるデータ分析の実務経験 　・需要予測・効果検証、改善提案、KPI設定・設計、最適 【歓迎スキル・経験】 ▼エンジニアリング力 　・応用技術情報試験レベルの知識を持ち、実務に応用する事が出来る。 ▼データ専門性 　・事業ドメイン知識も踏まえた形でKPIツリーを作成出来る。 ▼ビジネス力 　・データ保護に詳しい人物からの説明を理解し、データ分析実務でやってはならない事を判断出来る。 これからどんなことをしてみたいか、まずはお話してみませんか？ 是非お気軽に「話を聞きにいきたい」ボタンよりエントリーしてください！ ※プロフィールを拝見した上でご連絡を差し上げておりますため、できる限り詳細までご記載をお願いいたします。 ※すべての方に面談のご案内を差し上げているわけではございませんので、ご了承いただけますと幸いです。 もっとバンダイナムコネクサスについて詳しく知りたい方はこちら https://bandainamco-nexus.co.jp/careers/