■業務内容■ データサイエンスオフィスでは主に以下2種の業務を担当します。 　1.分析PoC 　2.モデル運用開発 各業務の具体例は以下になります。 ▼①分析PoCの業務例 　・新規ゲームタイトルのリリース後のアプリダウンロード数予測 　・広告ビジネスにおける広告媒体ごとの広告費用最適化　　　　　　　　　　　 ①の業務で必要となるスキルは以下になります。 　1.代表的な機械学習手法を理解し、目的に応じて正しく選定して実装し評価できる 　2.データの生成過程を理解し、その観測を表す数理モデルを構築できる 　3.分析結果をビジネス活用に繋げて議論できる ▼②モデル運用開発の業務例 　・機械学習モデルの本番環境へのデプロイ・運用 　・データETL・データパイプライン設計・開発 　・Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発 ②の業務で必要となるスキルは以下になります。 　1.データ前処理、モデル開発、デプロイ、運用などを含む機械学習ライフサイクルの知見がある 　2.データエンジニアリングとパイプライン構築ができる また上記2つの業務は専任のPMと連携しながら進める形を取っています。 ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務 ■求める人物像■ ・当事者意識を持ち周囲を先導して業務遂行できる方 ・論理的かつ客観的に物事を考えられる方 ・分かりやすく、伝わりやすい分析報告ができる方 ・ビジネス貢献を意識した分析ができる方 ・Mission/Visonに共感していただける方 【必須スキル・経験】 ▼エンジニアリング力 　・Pythonを用いたデータ加工、モデル構築能力 (典型的なデータ加工処理。ライブラリを用いたモデル構築)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ▼統計／数学の知識 ・大学または大学院で物理/数学を学んできた経験 ・統計検定2級またはそれに相当する知識 ▼機械学習の知識 ・機械学習を用いたモデル構築の経験 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル開発に関する知識 ▼実務経験 ・EC、WEBサービス、ゲーム等、事業におけるデータ分析の実務経験 ▼語学力 ・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上） 【歓迎スキル・経験】 ▼エンジニアリング力 　・SQLを用いたデータ抽出能力 (相関サブクエリ、with句を理解し、正しく使用できる)　 　・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験 　・数理モデル構築の経験 ▼データ専門性 　・事業ドメイン知識も踏まえた形でKPIツリーを作成出来る ▼ビジネス力 　・データ保護に詳しい人物からの説明を理解し、データ分析実務でやってはならない事を判断出来る ▼実務経験 　・需要予測・効果検証、改善提案、KPI設定・設計、最適化、予測、レコメンドなどの経験 これからどんなことをしてみたいか、まずはお話してみませんか？ 是非お気軽に「話を聞きにいきたい」ボタンよりエントリーしてください！ ※プロフィールを拝見した上でご連絡を差し上げておりますため、できる限り詳細までご記載をお願いいたします。 ※すべての方に面談のご案内を差し上げているわけではございませんので、ご了承いただけますと幸いです。 もっとバンダイナムコネクサスについて詳しく知りたい方はこちら https://bandainamco-nexus.co.jp/careers/