食事・体重・睡眠などのライフログを用い、レコメンド設計、臨床研究データの分析・可視化、企業向けレポート作成に取り組む研究開発インターンです。Python、SQL、BigQueryを使い、実データから仮説検証を進めます。勤務地は東京で、オンライン面談に対応しています。
この求人について
食事や健康に関する実際の利用データを用いて、分析から研究開発まで経験するインターンです。対象となるデータには、ユーザーが記録した食事、体重、睡眠、体調などのライフログに加え、1万件以上のレシピと200万件を超える献立データが含まれます。数十万人規模の利用データをもとに、自分で問いを立て、仮説を検証する分析に取り組みます。
具体的には、食材、レシピ、献立、栄養情報を使ったレコメンデーションシステムの設計・検証、大学病院などと連携する臨床研究データの分析・可視化、食傾向や行動ログを活用した企業向けレポート作成などを担当します。サービスのKPIに関わる推薦ロジックの改善、医療機関との研究におけるデータ設計と解析、製薬・食品企業との協業案件の報告にも関わる機会があります。
必須条件は、Pythonを使った前処理または集計の経験と、SQLによるデータ抽出の経験です。Ruby on Railsなどを使ったWebサービスに関する知識、機械学習や可視化ツールへの関心、食・ヘルスケアへの興味、論文や研究への関心は歓迎されています。
分析にはBigQueryに蓄積された実運用ログを使用し、PythonとSQLで集計、分析、前処理を行います。チーム内の共有や報告にはNotionやGoogle Slidesを使います。希望に応じて、Pythonによる実装や可視化にも取り組めます。
所属先は、機械学習、統計解析、可視化、推薦システムを専門とする研究開発チームです。チームはフルタイム2名と学生アルバイト5名で構成されています。一般ユーザー向け食事管理アプリ「おいしい健康」や、医療機関向け食事指導システム「Kakaris」のデータを扱い、大学病院との臨床研究や論文作成にもつながる業務を行っています。
勤務地は東京都です。面談はオンラインでも実施されています。雇用形態はインターンシップです。
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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