業務としては、データを分析・機械学習モデルの構築を行います。 上流から、顧客視点で顧客体験を考え、プロトタイプの作成を行ったり、実際にプロダクションレベルの実装をしていきます。 全ての開発したものは、APIを通して通信するマイクロサービスで構築することで、スケーラブルな開発を実現していきます。 kubernetes上にアプリケーションを構築するので、最適な技術の選択を自由度を持って行うことができます。 【業務内容】 顧客の課題や今後効率化していきたい要望を、機械学習や数理最適化を通して解決します。 ・機械学習モデルの構築 (需要・供給予測、金利予測等) ・数理最適化モデルの構築 (配送最適化、発注量最適化等) ・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 また、顧客への提案・折衝などデータコンサルタント業務をおこなう機会もあります。 顧客企業の情報を活用したコンサルティング業務をおこなう機会もあり、機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティングやマネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等 【働き方】 ・リモートワーク可 ・フレックスタイム制（コアタイム有） 【社員について】 社員は70人程度ですが、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際科学オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なデータサイエンスチームのメンバーと最適なソリューションを議論していける環境が揃っています。 【必須スキル】 ・ビジネス課題を整理し数理的な問題として定式化するスキル ・ビジネス KPI 設定 ・仮説構築 / 仮説検証 ・ワークプランニング、プロジェクト進行管理 ・テクニカルドキュメンテーション (要件定義書 / 基本設計書 / Design Docs / etc. ) ・PoC レベルの実装経験 ・データ分析軸の設計 ・データ / 分析結果の可視化 【歓迎スキル】 ・ビジネスドキュメンテーション (提案書 / 検証報告書 / etc.) ・顧客折衝 / 顧客関係管理 ・ビジネスインパクト計算 ・operation 設計をしたことがある ・production レベルの実装をしたことがある ・卓越した業界知識 ・データサイエンスチームのマネジメント経験 ・ビジネスレベルの英語コミュニケーション力 ・国内外での論文投稿、論文発表 ・事業会社でのデータ分析・機械学習プロジェクトに関する実務経験 ・コンサルティングファームでのデータ分析プロジェクトに関する実務経験