仕事内容
社内の部署が抱える課題について、DataScienceの知見を用いて解法を設計し、提案、実装、運用までの全てに関わっていただきます。
・社内のビジネス担当(PdMやセールスマネージャーなど)から課題をヒアリングし、実装コストとリターンを見積もりながら妥当な解法を設計する。
・AWSやGCPなどに用意されている機械学習基盤をうまく活かし、なるべく簡潔・保守しやすい形でPoCの実装を素早く作り上げる。
・開発チームのエンジニアと協力し、作成した機械学習APIをプロダクトの本番環境に載せる。(主にAPIのレイテンシや必要リソース、モデル更新手順などを説明する)
・現状想定しているビジネス課題の例:
-Instagram、YouTubeなどのSNSインフルエンサーに広告キャンペーンへの参加をお願いする時の期待効果の推測
-D2Cビジネスにおいて、在庫最適化・売上最大化のために商品のおおよその需要の予測
-アプリのレビューや投稿のコメントを解析して、優良顧客数や改善点などのインサイトを得る
・社内のビジネス担当(PdMやセールスマネージャーなど)から課題をヒアリングし、実装コストとリターンを見積もりながら妥当な解法を設計する。
・AWSやGCPなどに用意されている機械学習基盤をうまく活かし、なるべく簡潔・保守しやすい形でPoCの実装を素早く作り上げる。
・開発チームのエンジニアと協力し、作成した機械学習APIをプロダクトの本番環境に載せる。(主にAPIのレイテンシや必要リソース、モデル更新手順などを説明する)
・現状想定しているビジネス課題の例:
-Instagram、YouTubeなどのSNSインフルエンサーに広告キャンペーンへの参加をお願いする時の期待効果の推測
-D2Cビジネスにおいて、在庫最適化・売上最大化のために商品のおおよその需要の予測
-アプリのレビューや投稿のコメントを解析して、優良顧客数や改善点などのインサイトを得る
応募資格
・DockerまたはContainer runtimeに関する十分な知識
・データサイエンティストまたはデータエンジニアでの3年以上の経験
・DataScienceプロジェクトの開発(ヒアリング、調査、開発、展開)の経験
・セキュリティ/保守性を備えた機械学習パイプラインの設計ができる
・英語の読み書きができる
・データサイエンティストまたはデータエンジニアでの3年以上の経験
・DataScienceプロジェクトの開発(ヒアリング、調査、開発、展開)の経験
・セキュリティ/保守性を備えた機械学習パイプラインの設計ができる
・英語の読み書きができる