【新規事業】データサイエンティスト
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掲載期間24/11/08~24/11/21 求人No.AIMF-60912

【新規事業】データサイエンティスト

データサイエンティスト

年収800万円~1449万円
募集情報
どんな仕事か
新プロダクトのデータサイエンティストとして、カケハシの次のコアとなるような
事業の立ち上げに必要な各種データからわかるインサイトの抽出のために必要な分析や基盤づくりを担って戴きます。
0→1のフェーズの構想段階から事業に携わることが可能です。
まずはデータサイエンスによる分析から入り、そこからサービス化に向かう想定でおります。
少数精鋭のため幅広い業務を担当して頂きます。
事業開発メンバーとデータサイエンティストが密に議論しながら、新サービスの設計を進めている状況なので、
事業に近い部分でデータサイエンスのスキルを活かすことが可能なポジションとなります。

<サプライチェーン領域で目指すもの>
薬局における在庫管理・発注業務や流通といった業務はコンビニなど他業界と比較すると、
勘と経験に多くの部分を依存しており、テクノロジーによる最適化の介在余地を多く残しています。
カケハシでは、まずAIを活用した自動発注サービスを通じて、業界の変革を目指します。

【具体的な業務】
新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。
・ビジネス課題の理解・構造整理
・技術コンセプト策定
・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定
・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備
・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等)
・コアとなるAI技術開発(技術課題特定~開発~精度改善)

【開発環境】
■利用技術
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
・データサイエンスライブラリ(Pandas/NumPy等)

■下記のような統計、データサイエンス、機械学習の基本的な理解があると望ましいです。
統計的検定
ベイズ推定
時系列予測
ARIMA
状態空間モデル
Prophet
LightGBMのような教師あり学習モデル
K-Means, OPTICSのようなクラスタリングモデル
求められるスキルは
必須 ・SQLを用いたデータ抽出の経験
・Python/Jupyterによるデータ処理の経験
歓迎 ・ビジネス構想策定・要件定義・運用定着フェーズにおけるデータサイエンス関連業務をリードされたご経験
・データサイエンティストチームを技術面でリード/サポートされたご経験
・需要予測や最適化技術等を用いたプロダクト/事業開発のご経験
・大規模な業務ログ/顧客行動ログデータの分析経験
・統計、データサイエンス、機械学習の基本的知識
・Rredash等のBIツール利用経験
・AWS サービス(Athena/SageMaker)の利用経験
雇用形態は
正社員
どこで働くか
北海道 / 青森県 / 岩手県 / 宮城県 / 秋田県 / 山形県 / 福島県 / 茨城県 / 栃木県 / 群馬県 / 埼玉県 / 千葉県 / 東京都 / 神奈川県 / 山梨県 / 富山県 / 石川県 / 福井県 / 新潟県 / 長野県 / 愛知県 / 静岡県 / 岐阜県 / 三重県 / 大阪府 / 京都府 / 兵庫県 / 滋賀県 / 奈良県 / 和歌山県 / 広島県 / 岡山県 / 鳥取県 / 島根県 / 山口県 / 徳島県 / 香川県 / 愛媛県 / 高知県 / 福岡県 / 熊本県 / 佐賀県 / 長崎県 / 大分県 / 宮崎県 / 鹿児島県 / 沖縄県

※基本リモートワークでの勤務となります(遠隔地採用可)
給与はどのくらい貰えるか
800万円 ~ 1,500万円

※スキル・ご経験により要ご相談
待遇・福利厚生は
・リモートワーク
・副業可(事前申請制)
・各種保険:完備
・リモートワーク手当
・人事制度:「TSUNAGARI」社内コミュニケーションの促進につながる内容の金銭的な支援を行う制度があります。
 ウエルカムランチ
 Members hang out(複数チームでの懇親会)
 オフサイト企画支援
 スキルアップ支援
 リファラル制度
・SO制度:原則、全社員にSOを付与
休日休暇は
土曜/日曜/祝日/年末年始/有給休暇(10日間)
※休日対応有/代休取得可

【特別休暇】※有給休暇とは別に付与
夏季休暇(3日)/アニバーサリー休暇(1日)/バースデー休暇(1日)/家族出産休暇/結婚休暇/忌引き
会社概要
社名
株式会社カケハシ
事業内容・
会社の特長
# いままでにないコンセプトのクラウド型電子薬歴「Musubi」を提供

電子薬歴は、薬剤師が常時使用するコア業務システムです。薬剤師は、患者との会話の内容、症状の変化、副作用の有無などについて、患者ごとに記録しています。薬剤師は電子薬歴を使い、その記録を残すと同時に、過去の処方履歴を確認したり、薬の安全性のチェックなどを行います。

Musubiは従来の記録を残すだけの仕組みと異なり、薬剤師がより良い指導ができるようサポートする仕組みです。

薬剤師は患者と一緒にMusubiの画面を見ながら服薬指導を行います。その内容は自動で薬歴のドラフトとしてクラウド上に残るため、薬剤師はコミュニケーションと薬歴記入を同時に行うことができます。また、Musubiは患者の疾患・年齢・性別・アレルギー・生活習慣・検査値、さらには季節や、 過去処方や過去薬歴を参照して、ひとりひとりの患者に最適な指導内容を薬剤師に提示します。Musubiは、現場の薬剤師が目指す理想のコミュニケーションを形にする強力な支援ツールとなります。
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