統計学

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■ 具体的な職務内容：ビジネスとエンジニアリングの「架け橋」となる司令塔 単純なコーディング以上に「データの価値を最大化する設計図」を描くことが求められる、非常にやりがいの大きな業務です。 ① データ活用戦略の「脚本」を書く（戦略立案・要件定義） ビジネス上の課題（例：ユーザーの継続率向上、トレーニング効果の最大化）をデータ分析の言葉に翻訳します。 「何を分析すべきか」という要件を定義し、プロジェクトの航海図を描きます。 ② データエンジニアリングを「指揮」する（ディレクション） モデル作成に最適な「特製データ」を作るための指示書を作成。 アノテーションやクレンジング、ETL（データの抽出・加工・書き出し）の仕様を策定し、データエンジニアチームをリード。進捗や品質をプロの目で管理します。 ③「最小限・最高効率」のモデルを創る（プロトタイプ開発） Pythonを駆使し、精度向上のための改善提案やプロトタイプの作成を行います。 複雑すぎるモデルではなく、プロダクトに実装した際に「最も価値を発揮する」最適な形を追求します。 ④ プロダクトへ「命」を吹き込む（ブリッジ業務） PdM（プロダクトマネージャー）や開発チームと密に連携。 作成したAI機能を実際のアプリやサービスにどう組み込むか、技術とビジネスの両面から調整を行います。 ■ この案件のポイント 「データ設計の指揮官」という裁量: 言われたものを作るのではなく、データの使い道そのものを決める立場です。 ・ドメインの面白さ: フィットネス・スポーツという、成果が「ユーザーの身体の変化」として目に見える非常にポジティブな領域です。 ・フルリモート相談可: 集中して戦略を練る時間は自宅でチームとの連携もスムーズに行える、現代的で柔軟なワークスタイルです。

最新のAI技術を活用し、LLMや自社プロダクトの設計・開発をリードします。顧客課題に特化した実用的なソリューションを提供するポジションです。 - R&DおよびPoCプロジェクトの設計、実施 - LLMモデルや生成AIソリューションの構築と適用 - 最新技術や学術論文の調査、技術適用範囲の検証 - Python、PyTorchを使用した機械学習モデルの開発と最適化 - チーム開発を通じた知識共有と技術指導 - Wi-FiセンシングのAIアルゴリズム - 訪問介護のルート最適化 言語：Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、Azure 開発ツール：Git、Slack、Jira、Trello、Qiita CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。

最新のAI技術を活用し、LLMや自社プロダクトの設計・開発をリードします。顧客課題に特化した実用的なソリューションを提供するポジションです。 - R&DおよびPoCプロジェクトの設計、実施 - LLMモデルや生成AIソリューションの構築と適用 - 最新技術や学術論文の調査、技術適用範囲の検証 - Python、PyTorchを使用した機械学習モデルの開発と最適化 - チーム開発を通じた知識共有と技術指導 - Wi-FiセンシングのAIアルゴリズム - 訪問介護のルート最適化 言語：Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、Azure 開発ツール：Git、Slack、Jira、Trello、Qiita CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。

【具体的にご参加いただきたいプロジェクト】 ＜優先順位「高」＞ 画像や映像処理1：特定の物体を検知してスコアリングする 画像や映像処理2：画像や映像内をセグメンテーションしてラベリングする 画像や映像処理3：画像から特徴を抜き出してスコアリングする ＜その他＞ 優先順位は現時点で上記に比べると低いものの、需給予測のモデル、オペレーションの最適化などのご経験が豊富で、ご興味のある方もお知らせください。

事業は順調に急成長をしており、今後の更なる成長を見越し、中核を担える人材を数名募集しています。 本求人では、事業担当者と協力し、データサイエンスを用いて既存のマーケティング上の課題を解決するような仕組みや技術開発を担うポジションを募集します。 - データサイエンスを用いたプロダクト/サービスの機能開発 　- 事業担当者と協議し、プロダクトやサービスのあるべき姿を設定し開発に必要な要件を定義 　- 必要な技術の調査、報告、選定 　- 状況に応じた大小の機能実装にかかわる作業 - 組織のデータ分析レベル向上 　- 分析リテラシーの社内啓蒙やメンバーの教育等 - プログラミング言語: Python, R、SQL - バージョン管理: Git/GitHub - データ分析基盤、環境: AWS, Snowflake、Google Colaboratory - BI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studio - コミュニケーション: Slack, ClickUp, Notion - ターゲットの潜在ニーズを探索・可視化し、顧客への価値提供・効果計測をしていく - 素早くマーケットにデリバリーして、プロダクトを実際に動かしながら磨きあげる - 技術負債に対して戦略的に取り組み、開発の生産性を向上、最大化する - 技術やデザインを武器にして、新しい価値を生み出すことを使命とする - 組織としてナレッジが共有され、モチベーション高く開発が続けられる状態を維持する - 個のスキルや経験だけでは解決することが難しい課題に直面した場合でも、目的達成のためにチームで協働し解決していくことができる データプロフェッショナルチーム

専門的な知識やソフトウェアなしでエリアに関するビッグデータを分析でき、データに基づく「持続可能なまちづくり」を可能にするプラットフォーム『TOWNEAR(タウニア)』のリードデータサイエンティストとしてプロジェクトの推進を担当いただきます。 『TOWNEAR(タウニア)』は「エリアのにぎわい」「地域交通」「災害への対策」「カーボンニュートラル」など複雑化するまちの課題を可視化し、施策の計画に役立つデータ収集・統合・分析、効果検証が可能です。従来のGISソフトでは扱いにくいビッグデータ（位置情報、SNS、衛星画像、カメラ、モビリティ、CO2など）などの活用や、"なぜその変化が起きたのか"を示唆する因果推論などの高度なデータ解析を、ノーコードで実行することができます。 本ポジションはMaaS領域のプロジェクトリードを担い、プロダクトマネージャー(PM兼任)、BizDev、データサイエンティストと協働しながら業務を進めます。案件の詳細については面談時にご説明させていただきます。 【業務内容】 ・論点整理(クライアントとの折衝も含みます) ・実データの調達、加工 ・初期モデル設計、作成 ・シミュレーション ・モデルのチューニング ・リスク検討 ・メンバーアサイン ※全てをお一人で対応いただくわけでなく、適宜チーム内で担当分けをいたします。

チーム（PM1名・TL1名＋ソフトウェアエンジニア数名）の一員として、 データサイエンスを駆使してマーケティング成果を最大化させるサービス「MAGELLAN」「ADVA」いずれかのプロダクト開発に携わっていただきます。 サイカでは開発領域によってエンジニアの役割を分けておらず、ソフトウェアエンジニアとして**サーバーサイド・フロントエンド・インフラなど幅広く担当**します。 ご入社後はテックリードとして、PMと共にプロダクト開発をリードしていただくほか、チームのアジリティ向上や開発組織全体の技術力の向上まで幅広く携わっていただくことを期待しています。 具体的には、下記の業務内容を想定しています。 - 仕様や設計の検討 - 実装/テストコード追加/レビュー/検証/リリース - 問い合わせへの対応（仕様確認、不具合調査など） - PMと並走しながらのプロダクト企画 - チームを横断した技術的課題の解決 - 言語選定やアーキテクチャ設計等の意思決定 - フレックス制（コアタイム12時〜17時、フルリモート勤務可能） - 週4~ (月128時間以上) - 開発言語: ES2015(ES6)+, TypeScript - ライブラリ/フレームワーク: Vue.js, Nuxt.js, Chart.js, D3.js, Storybook, Cypress, Sass - 開発言語: Go - ライブラリ/フレームワーク: gRPC, GraphQL - 開発言語: Python - ライブラリ/フレームワーク: Numpy, Scipy, Pandas, scikit-learn, mypy - PostgreSQL, Amazon Aurora - AWS, Kubernetes(EKS), Linux - GitHub, Terraform, Docker, GitHub Actions - Datadog, Sentry

Lead Data Scientist は Data Scientist チームのリーダーとして、データから知識やインサイトを取り出すことに責任を持ちます。 - Data Scientist チームのマネジメント - Data Scientist の採用 - 抽象的なビジネス要件からデータプロジェクトの立案、計画、優先順位付け - データプロジェクトの実行マネジメント - データの収集と保存。品質と完全性の管理 - 分析モデルの構築 - データ分析レポートの作成 - データ分析モデル/プログラムのアプリケーションへのデプロイ - データプロジェクトや技術検証・実験方針に組織のゴールを反映させる - 職種を問わず、DATAFLUCT 全社員に対する Data Science 理解の向上のための取り組み