現在、研究開発チームはフルタイム2名とアルバイト5名で構成される小さなチーム。「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」の肩書を持つメンバーが在籍しています。 小さくても、データとコンテンツの価値を高める、おいしい健康の中でもコアな領域に挑戦するチャレンシングなミッションと格闘中。 「おいしい健康のサービスの有効性を学術的に示すエビデンス構築」 「機械学習モデルを用いたサービス価値向上」 を主軸に、さまざまなトライを繰り返しています。 研究開発チームでは、自社サービス「おいしい健康」で取得できる様々なデータを利用して、以下のような開発を行います。 ・ユーザプロフィールや栄養・レシピ・献立情報を活用したコンテンツレコメンデーションシステムの開発、チューニング ・大学や病院などの研究機関と行う臨床研究のデータ設計や分析、可視化 ・製薬、食品、保険業界向けの toB ビジネスに活かす食傾向データのレポート作成 おいしい健康サービスの効果を学術的に証明するため、研究活動も積極的に行っています。論文発表などアカデミックな活動にもコミットするチャンスがあります。 詳しくはプレスリリースをご覧ください。 ＜科学雑誌PLOS ONE（米国時間2021.3.25掲載）にてライフログデータ解析によるCOVID-19関連論文〜外出自粛時におけるソーシャル・ジェットラグとメンタルヘルス〜がアクセプトされました＞ https://corp.oishi-kenko.com/news/20210413.html ＜おいしい健康、慶應義塾大学医学部眼科教室とアプリを活用した共同研究を開始＞ https://corp.oishi-kenko.com/news/20180730.html ＜慶應義塾大学医学部呼吸器内科学教室における「成人気管支喘息におけるスマートフォンを活用した食事療法支援」研究開発プロジェクトに参加＞ https://corp.oishi-kenko.com/news/20200824.html ＜概日リズムに基づく食事管理アプリ・食べリズムを用いた「日本人の食生活習慣と心身健康度」に関する共著論文掲載＞ https://corp.oishi-kenko.com/news/20230821.html 技術的には、ログやサービスデータ、研究データを BigQuery に表形式データとして集約し、Python や SQL を使って分析や処理を行うという流れで開発を行います。 レコメンデーションエンジンを動かすサーバは Django で書かれており、Rails で書かれたサービス API サーバに情報を返すシステムを構築しています。 データ分析や機械学習の力を生かして、新しいことに挑戦したい方。より詳しく活動内容を説明いたしますので、ぜひ気軽にカジュアル面談でお話しさせてください。 ■開発環境 言語：Python、SQL 、Ruby クラウド：AWS 、GCP DWH：BigQuery DB：MySQL ■必須スキル/経験とその活用例 【プログラミング】 ・機械学習モデルの構築や運用の実務経験 2 年以上 ・SQL、Python等によるデータ加工、分析、可視化の実務経験 1 年以上 ・SQLを用いたデータベース利用経験　1年以上 ・Github等のソースコード管理システムを用いたチーム開発経験　1年以上 【知識】 ・基本的な統計(検定、重回帰等） 【マインドなど】 ・ビジネス/クライアント課題に対して適切なデータ分析手法を取捨選択するようなデータ分析マネジメントの実務経験　1年以上 ・活用しやすさ、運用しやすさを意識したコーディングや資料作成を行う ■歓迎スキル/経験 ・Ruby/Railsによる開発経験 ・モバイルアプリの開発経験 ・AWS等クラウドプラットフォームによるインフラ運用経験 ■関連するデータ分析のチームメンバー（参考までに） ・自然言語処理に強みを持ち、推薦システムの設計から開発を行うエンジニア（フルタイム・2022年12月ジョイン） ・Webアプリ、モバイルアプリなどフルスタックな開発技術を背景に、研究開発のデータ分析やモデリングを行うエンジニア（フルタイム・2017年1月ジョイン） ・統計検定2級を所持し、画像を活用した分類システムの構築に挑戦するエンジニア（学生アルバイト・2022年7月ジョイン） ・さまざまな可視化手法を用い、論文に使用する解析や図表を緻密に作成するエンジニア（学生アルバイト・2020年7月ジョイン） ※おいしい健康　エンジニアブログ発信中 https://oishi-kenko.hatenablog.com/