どんな仕事か: プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながらデータサイエンス技術を駆使し、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
【データ分析、モデル作成】データ要件の整理、技術スタック選定／データの前処理、EDA、可視化／最適な手法の調査、選定
モデルの作成、精度性能評価：ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)、統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング／エンジニアと連携したモデルの商用実装／定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
【プリセールス活動、提案内容レビュー】受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理／整理した要件に基づく、
提案内容のレビュー、実現可否判断
【チームリーディング、メンバーメンタリング】クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティと
メンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う／メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、
メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う／組織としての
アウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
【技術の横展開・技術ブランディング】実装ロジックの汎用化及びプロダクト化／技術ナレッジの公開：勉強会・Meetup等への登壇、テックブログの執筆等
求められるスキルは: 必須 ■ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方
・機械学習全般における理論的な理解
・画像処理・自然言語処理・構造化データのうち2つ以上のご経験
・業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで
　一通りの業務を自分自身で経験している
・業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる
・メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて
　使い分けることが出来る
・ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した
　精度改善案の洗い出し・実行が出来る
・LLMや生成系AIを実務上でも取り扱ってこられたご経験
・機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの
　統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験
　(いずれか片方でも可)

歓迎 ■データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験・実績
■分散処理（Spark等）を用いた経験
■外部活動におけるご実績
・Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・
　上位入賞経験
・データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇経験
・登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信
・ジャーナルでの論文採用経験
・OSSプロジェクト参加
■英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと
　あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても
　構いません
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 港区
勤務時間は: 10:00~19:00/※8時間
給与はどのくらい貰えるか: 800万円～1200万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。
待遇・福利厚生は: 深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当
子ども手当、健康診断、成長支援制度、結婚出産祝い金　※他にも複数の制度がございます。
休日休暇は: 土曜日,日曜日,祝日／完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日、年次有給休暇（初年度10日）、リフレッシュ休暇（初年度最大3日）、その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）
どんな選考プロセスか: 書類選考→現場面接→マネージャ面接→執行役員面接→リファレンスチェック→最終面接→内定
※状況によって適性検査・技術試験の追加や面接回数が前後する場合がございます

トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト(シニアクラス)

データサイエンティスト