★業務内容 ======================================= お客さまの環境に合わせて様々なツール（SAS、Databricks、Python、R等）を用いてデータ分析を行い、 お客様が持っているデータの価値を最大化します。 統計や機械学習を使ってデータの価値を高めていきますが、ただそれらを用いるだけではなく、データの価値を高める一連の作業（加工から結果の適用まで）を行います。 データサイエンティストの仕事は、 ただ予測モデルを回すことではありません。 データの奥にある本質を見出し、ビジネスに適用できる知見を導くことが重要です 。 ▼具体的には… ■データ分析 お客さまの環境に合わせて様々なツール（SAS、Databricks、Python等）を用いて データの加工から分析、そして結果の可視化まで、一連のデータ分析業務を行います。 また、ヒアリングを通じて、お客様が抱えるビジネス課題を特定し、課題解決に向けた分析を企画・設計・提案します。 ■モデルの構築・運用（MLOps） 私たちは、分析設計から実装・開発、運用まで、一貫したサービスを提供しています。 さらに、モデルの実験管理、学習・デプロイの自動化、パフォーマンス監視などを導入することで、 継続的な改善を実現するMLOpsソリューションも提供しています。 ■人材育成への貢献 電気通信大学の「データアントレプレナーフェロープログラム」に参画するほか、 東京科学大学では非常勤講師としてテキストマイニングやLLMの講義を担当するなど、 高度なデータ関連人材の育成にも力を入れています。 ★主な開発実績 ======================================= 製薬　：営業チャネルの実施回数最適化、マーケティング活動の効果検証 医療　：有害事象・合併症の要因分析 保険　：保険の不正請求検知 銀行　：ローン需要予測とターゲティング最適化 通信　：架電業務におけるコンタクト率の向上 不動産：賃貸マンションにおける適正賃料の予測 ★働く環境 ======================================= 月残業は平均20時間程度で、私生活も充実。 リモート勤務可能な案件もありますので、ご希望に合わせて比較的自由な働き方が可能です。 仕事面でのサポートと合わせて仕事と生活の調和を大切にします！ ★求める人物像 ======================================= ・探求心：データサイエンスに興味を持ち、学び続ける意欲がある方 ・共感力：相手の視点に立って行動できる方 ・挑戦心：能動的に挑戦し、経験を楽しむことができる方 ・協調性：チームワークを意識して物事を進めることができる方 ★必須スキル・経験 ======================================= ・チームやプロジェクトにおいて、異なる背景を持つメンバー（エンジニア、営業、企画等）と円滑に連携し、目標達成に向けて主体的に貢献した経験 ・SAS、Python、R、SQL等データ加工・分析に用いるプログラムの実装経験（実務不問） （例）大学・大学院での研究で使用した経験がある方、または自作コードをGitHub等で公開している方、業務で使用した経験がある方等 ■データサイエンス・統計学に対する継続的な学習経験がある方 （例） ・KaggleやSIGNATEなどの分析コンペにおいて、スコア向上のために自ら試行錯誤を重ね、コンペ終了まで継続してモデルを提出した経験 ・自身の興味・問題意識に基づき、主体的にデータ収集・分析を行い、具体的な結論や示唆を導き出した経験 ・外部の勉強会やコミュニティ・イベント等へ継続的・積極的に参加した経験 少しでもご興味を持っていただけた方は、まずはカジュアルにお話しさせてください。 ご連絡お待ちしています。