仕事内容
⼤きく以下の2つの役割があり、これまでのご経験や今後のキャリアの志向性を踏まえた上で柔軟にご担当いただきます。
・データサイエンティスト:顧客のビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活⽤したモデル開発
・機械学習エンジニア:⼤規模消費ビッグデータを取り扱うためのデータ基盤の開発やAI予測を業務に適⽤するためのシステム開発のためのエンジニアリング、MLOps
<⼀例です>
・ビジネスサイドと協⼒して顧客課題のヒアリングや業務要件、技術要件の要件定義
・AIモデルの設計・開発・評価、課題の発⾒と改善
・顧客データのETL、安定的にデータを連携、利⽤するためのデータ基盤のマネジメント
・運⽤するAI予測のモニタリングと、課題の発⾒と、モデル精度やシステムの改善といったMLOps
・データサイエンティスト:顧客のビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活⽤したモデル開発
・機械学習エンジニア:⼤規模消費ビッグデータを取り扱うためのデータ基盤の開発やAI予測を業務に適⽤するためのシステム開発のためのエンジニアリング、MLOps
<⼀例です>
・ビジネスサイドと協⼒して顧客課題のヒアリングや業務要件、技術要件の要件定義
・AIモデルの設計・開発・評価、課題の発⾒と改善
・顧客データのETL、安定的にデータを連携、利⽤するためのデータ基盤のマネジメント
・運⽤するAI予測のモニタリングと、課題の発⾒と、モデル精度やシステムの改善といったMLOps
応募資格
・業務系システムのバックエンド設計/開発/運⽤実務経験
・Pythonの実務経験
・SQLの実務経験(Oracle / PostgreSQL / MySQL など)
※それぞれ⽬安1〜2年以上
【歓迎】
・AWS / GCP / Azure などのパブリッククラウドでの実務経験
・GCPやBigQueryの実務経験
・MLOpsの実務経験
・データ基盤構築の実務経験
・データ分析の実務経験
・数理最適化の実務経験
・Pythonの実務経験
・SQLの実務経験(Oracle / PostgreSQL / MySQL など)
※それぞれ⽬安1〜2年以上
【歓迎】
・AWS / GCP / Azure などのパブリッククラウドでの実務経験
・GCPやBigQueryの実務経験
・MLOpsの実務経験
・データ基盤構築の実務経験
・データ分析の実務経験
・数理最適化の実務経験