AIエージェントの企画・PoC・アジャイル開発から、データパイプラインやDWH、MLOps環境の設計・運用まで担当します。顧客の業務変革を技術面で支え、物流・ヘルスケア・エネルギー・製造などのB2B案件で、TypeScriptやPython等を用いた開発経験を広げられるポジションです。フレックスタイム制あり。
この求人について
データ分析および機械学習プロジェクトについて、設計と実行をリードするポジションです。小規模から中規模の案件では、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理、仮説構築、分析推進、成果報告までの流れを担います。
主な業務は、プロジェクトの進行管理、小規模チームのリード、顧客との折衝、提案活動の支援です。分析面では、仮説の設定、データ分析計画の策定、データの収集・加工・前処理、機械学習・統計モデリング・数理最適化などを用いたモデリングを行います。分析結果の可視化と社内外向けのレポーティング、PoCの成果をシステム化するための技術支援も含まれます。また、社内でのナレッジ共有や分析業務の標準化を推進します。
案件では個別企業の課題だけでなく、産業全体の最適化も視野に入れています。プロジェクト設計、要件定義、提案活動に関与する機会があり、大企業との協業を通じた新しい価値創出の取り組みに携わります。
開発環境として、言語はSQL、Pythonを中心に、案件に応じてRを使用します。クラウド環境はGCP、AWS、Azure、ソースコード管理はGitHub、プロジェクト管理はJira、情報共有はSlackとConfluenceです。
データサイエンティストとしての実務経験、または関連領域の学位が求められます。機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識に加え、Python、R、SQLなどを用いた開発経験が必要です。専門技術を正確かつ分かりやすく説明する力、組織運営や人材育成への関心も重視されます。
キャリアは、分析スペシャリスト、プロジェクトリーダー、ビジネス企画支援など複数の方向を想定しています。キャリアプランに応じて、マネジメントコースまたはエキスパートコースを選択できます。専門知識を活かした育成、顧客企業の成長支援、分析やAI技術のビジネス活用を通じて、実社会での応用に取り組む役割です。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。
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