他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします。 ・データ分析実務 ・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証 ・データ収集/加工 ・データのETL処理、整形 ・EDA(探索的データ分析) ・モデリング ・機械学習 ・統計モデリング ・数理最適化など ・可視化 ・BIツールによる可視化 ・分析結果の社内/社外報告 ・デプロイ ・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート ・クライアントフェイシング ・ヒアリング ・レポーティング ・各種調整
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簡単1分登録(無料)以下の知識と経験を全てお持ちの方 ・データサイエンスを活用した事業課題解決の経験やビジネス知見 ・データ整形・前処理に関する知識と実装経験 ・機械学習or統計学に関する知識と実装経験 ・上記実装に要するプログラミング能力(SQL、Python or R) ・AIモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート能力 ・クライアントフェイシングの経験
【歓迎】 ・コンサルティングビジネスの経験 ・開発ツール・インフラに関する基礎知識(Linux、Git、GCP(AWS)) ・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験
【革新的なビジネスモデルで注目が集まる企業 ①ジョイントR&D ②産業全体への横展開】 ①ジョイントR&D:多様な産業のリーディングカンパニーと成果物横展開を前提に契約。その後R&Dを行います。 ②産業全体への横展開:上記で創出したAIソリューションを自社SaaSとして産業全体へ還元していきます。
【教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、AI技術でアップグレード】 (1)物流最適化 事例:不在配達ゼロ化AIプロジェクト ※走行距離の25%は再配達のために費やされ、年間9万人の労働力に相当し、年間約1.8億時間が不在配達に費やされています (2)教育(アダプディブラーニング) 事例:駿台予備校など大手予備校を顧客として抱えていることが投資家からの評価が高いです。勉強の分野の進み方は個人でバラバラですが、あと一つヒントがあれば解ける得意分野の問題と、多くのヒントがあってはじめて解ける苦手分野の問題が存在します。それぞれに対して、解けるまで少しずつヒントを出していくことで、個々人の教育成熟度にアダプト(適応)していくプロジェクトです。 (3)需要予測 事例:大手消費財企業で、予測のブレを人力予測の7割に抑えることに成功。
エンジニア
プロジェクトマネジメント