データサイエンティストの案件一覧

・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。
・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善
・機械学習モデルのパフォーマンス最適化
・プロダクト内および社内へのAI導入

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行って頂きます。
・フルフレックスとなりますので、中抜けなど柔軟な働き方が可能となっております。
・現在弊社から複数名参画中のエンド様であり、どの技術者も稼働が安定しており、コミュニケーションがとりやすいとのお話をいただいております。

◆補足
【技術環境】
・開発言語：Python、Typescript
・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc.
・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform
・分析基盤：BigQuery
・アプリケーション：Next.js、FastAPI
・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build
・データモデリング：Dataform
・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash
・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc.

【概要】
時系列モデルを構築して、ビジネス要件を満たせる予測精度を実現できるかを検証して結果を報告します。
構築したモデルのブラッシュアップを実施して精度向上を目指します。
複数のプロジェクトに対してスキルマッチした案件へアサインいただきます。

【業務】
・基礎分析
・予測モデルの要件定義
・分析用データの前処理、特徴量作成
・予測モデル構築、検証
・検証結果報告書の作成
・そのほかデータサイエンティスト業務全般

【体制】
2名体制
PM1名
DS1名（当該募集）

・Python、SQL経験（2年以上）
・LightGBMなど回帰アルゴリズムによる予測モデルの構築経験（3プロジェクト以上）
・モデルに投入する特徴量データ集計のパイプライン構築経験
・ドキュメンテーション能力
・コミュニケーション能力

秒間25万リクエストを超える動画配信をはじめとした視聴に関するビッグデータの整形・分析・レポーティング等の業務を行なっていただきます。

【業務内容】
蓄積された様々なデータからGCP（Google Cloud Platform）やオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。
ご入社後まずは、テレビ局ならではのデータの活用、分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。

具体的には・・・
・データテーブル設計
・数理統計や機械学習を用いた分析業務
・Python、SQLを用いた分析フローの実装
・報告書作成からクライアントへの提案、プレゼン
・付随するクライアント対応業務

【開発環境】
■開発言語：Python
■GCP利用サービス：BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI、ワークフロー、Looker
■AWS利用サービス：S3、Athena、Redshift、Glue、SageMaker
■その他ソフトウェア：MySQL、Docker、JupyterNotebook
■ソースコード管理：Git (GitHub)
■プロジェクト管理：GitHub
■情報共有ツール：Slack、Teams、GoogleMeet、Zoom

クライアント側のデータサイエンティストのスキルをあげていくためのコーチングになります。

・機械学習のコードを自分で書いた経験
・生成AIを使ってコーディングできる

データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計
データパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援
顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解
CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定等
【プロダクト開発部】
言語：TypeScript, Python, Flutter
フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【R&D部門】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース以降はプロダクト開発部と同様

・Pythonを含む複数言語（TypeScript等）での開発経験(3年以上)
・SQL、Java、Scalaでの開発経験尚可
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上)
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用およびスケーラブルなクラウドベースのアーキテクチャデザイン・実装経験
ETLやELTの実装経験
・TerraformなどInfrastructure as Codeの運用経験または興味関心

• NER（Named Entity Recognition）およびEntity Linkingを行う深層学習モデルの精度向上に関する実験・検証を担当
• 弊社PMの指示のもとで業務を進めるが、自主的にモデル改善案の提案・実験計画の立案・実行ができることが望ましい
• 週1回の進捗報告資料の作成および報告を主担当として実施
• 関係者がデータサイエンティストや自然言語処理の研究者であるため、資料は技術的な正確さと検証内容の充実が重視される
• このプロジェクトへのPMの関与は最大週0.2程度の想定のため、自律的な働きが求められる

【技術面】
– Pythonでのプログラミング経験
– transformersライブラリの利用経験
– Pytorchの利用経験
– GPUサーバーを用いたDocker環境での開発経験
– 深層学習モデルの精度向上を目的とした実験計画の立案・実行経験

【ドキュメント作成・報告】
– 実験結果のレポート作成能力
– Notionを用いたテキストベースの資料作成が中心のため、PowerPointの利用経験は必須でない
– 構造化したテキストが書けることが必須
– 必要性に応じて、グラフやポンチ絵の作成など周囲の人間が理解しやすい表現を行うことができることを求めます
– 実験結果の口頭報告ができ、PMに代わりデータの詳細を説明できる
– PMはデータやモデルを事細かに確認するほど関与しない想定のため、細かい点についても責任感をもって取り組んでいただくことを求めます

【ソフトスキル】
– 複数のプロジェクトが並行して進む環境のため、必要性に応じ、周囲からの働きかけがなくとも、自ら相談・報告を行えるコミュニケーション能力
– 大量のテキストデータを必要に応じて目視確認し、適切な検証データを作成する注意力
– 研究的側面に加え、ビジネスでの実用化を見据えた視点で業務を進められること
– モデルの精度向上を目指すが、状況に応じて異なるアプローチや手法の使用も視野に入れる
– ビジネス課題の解決に向けた意識を持ち、実務に直結する成果を重視する