キーワード「統計解析」 × 勤務地「千葉県印旛郡栄町」の検索結果

診療情報管理士の業務を行っていただきます。 ▼具体的な業務内容 ・データ提出加算に係るデータ作成 ・エラー修正 ・統計作成 ・カルテ開示 ・全国がん登録 ・施設基準に係るデータ管理 ・退院サマリー代行入力 ・記載率管理 ・院内文書の作成 ・修正 ・カルテ管理 ・貸出業務 ・診療録管理委員会の運用 など 【変更範囲：変更なし】

一般用医薬品の製造販売を行う製薬会社で ・医薬品の品質管理業務 を担当していただきます。 ・製剤の分析および評価 ・試験検体のサンプリングや試薬・機器の管理 ・データの入力およびファイリング 【変更範囲：変更なし】

（派遣業務） 分析業務 ◆試薬の計量ｐＨ調整（メスシリンダー ・ｐＨ計） ◆溶出試験の前処理試験（溶出試験器） ◆定量試験（ＨＰＬＣＵＶ） ◆前処理準備片付けデータまとめ ◆その他付随する業務 変更範囲：変更なし

■スーパーマーケットのお魚コーナーでの経験がある方 ■お魚専門店での経験がある方 ■板前経験のある方 鮮魚コーナーに並んでいるお魚の切り身や生魚 ・刺身等の 加工 ・値付け ・品出し等をお願い致します。 水産関係や市場関係でのご経験を是非活かしてください。 ご応募 ・お待ちしています！！ 「変更範囲：会社の定める業務」

＊一般事務の業務 ・ＦＡＸやメールできたデータ入力 ・電話対応 ・来客対応 ・その他 ・関連業務 ※データ入力は専用ソフト使用 【変更範囲：変更なし】

大手家電量販店で ・パソコン販売サポート及びお客様のパソコン 接続サービス等。 （訪問して作業を行う場合があります） ≪月収例≫ ◎単身者 月収：２３０，０００円（基本給＋住宅手当） ◎扶養あり（配偶者） 月収：２５２，５００円（基本給＋住宅手当＋家族手当） 変更範囲：会社の定める業務

《セレモニーホール駐車場の誘導・案内スタッフ》 ◆ご遺族・参列される方の駐車場内の誘導 ・及び隣接する道路の歩行者・自転車・自動車等 ・周辺の安全確認のための警戒・声掛けのお仕事です。 あなたの働きが地域貢献につながります。力仕事はありません！ 初めは先輩警備員さんと一緒に配置！経験を考慮します。 短時間勤務の為 ・ご都合に合わせて働くことが可能です。 充実した研修があるので未経験でも安心♪男女問わず活躍中！ 【変更範囲：変更なし】

◆当社は女性用ウィッグ ・医療用ウィッグの専門店として 創業５５年の実績と信頼を誇っております 【業務内容】 ＊ウィッグ販売 ・ウィッグの手直し ＊商品在庫管理 ・陳列等 店舗運営全般 ※未経験の方でも ・ご興味のある方は丁寧に指導しますので奮って ご応募ください。 ※ご経験者の方で ・今はお仕事から離れている方も大歓迎ですので 是非ご応募願います。 【変更範囲：変更なし】

《セレモニーホール駐車場の誘導・案内スタッフ》 ◆警戒・声掛けのお仕事です！ ・ご遺族・参列者の駐車場内の誘導 ・隣接する道路の歩行者・自転車・自動車等 ・周辺の安全確認 あなたの働きが地域貢献につながります！ 初めは先輩警備士さんと一緒に配置！ 短時間勤務の為 ・体力的に負担の少ないお仕事です。 懇切丁寧な研修で未経験の方も安心して勤務できます♪ 男女問わず活躍中です。 【変更範囲：変更なし】

総合病院で働こう！まずは希望の時間帯や曜日をご相談下さい 【病院の病棟看護業務】 ・患者様の体調管理〜看護業務全般 ・バイタルチェック ・服薬管理 ・点滴 ・採血 ・注射 ・記録等 ・おむつ交換 ・食事介助等 ・検査説明やＭＴＧへの参加等 ・他 ※年齢・ブランク不問です！成田や印西 ・富里からも通勤可！ ※２４時間院内保育完備で働きやすい！ 変更範囲：変更なし

航空貨物等のカーゴハンドリング ・ラベリング ・数量・外装ダメージチェック ・検査・検尺 ・仕分け ・貨物受け取り ・積み込み等 ・フォークリフト運転業務（免許のある方） ＊外国籍の方は日本語検定：Ｎ２〜Ｎ３レベルの方 【変更範囲：変更なし】

・施設入居者の施設サービス計画（ケアプラン）の作成 ・ケースカンファレンスの運営 ・ご家族・外部業者等との相談業務 ・施設入居者の入退所調整 ・社用車での外出業務あり ・その他 ・関連する業務 ※２０２５年４月にオープンした成田老年医療福祉センターでの勤務になります。特別養護老人ホーム１１０床 ・介護老人保健施設１００床 ・通所リハビリテーション４０名の施設です。 【変更範囲：変更なし】

卵の加工食品を製造している会社で ・生産ラインの菌検査や商品の微生物検査などを行います。 ・製品や製造環境の分離微生物の同定 ・培地作成 ・菌液調整 ・データ解析 ・実験計画立案など 【変更範囲：変更なし】

＊化粧品充填梱包仕上の業務 ・機械の簡単な操作や検査 ・箱詰めなど ・化粧品の製造ラインで の簡単なお仕事をお願いします。 ・化粧品の充填および検査（製品が汚れていないか？） ・化粧品の箱詰め ・梱包 ・その他化粧品充填梱包仕上に関わる業務 ＊経験 ・技術不要の簡単なお仕事です。 ＊外国籍の方はひらがな ・カタカナの読める方 ＊事業所の作業内容等の静止画をご覧いただけます。

診療情報管理業務 ・ＤＰＣ関連業務（様式１作成 ・データ提出） ・院内がん登録 ・ＮＣＤ ・統計分析等の業務です。 随時見学も受け付けておりますので ・お気軽にお問い合わせください。 【変更範囲：会社の定める業務】

観光バスの運転業務 ・インバウンド会社が企画した外国人ツアー向けのバス運転 （成田⇔大阪・東京都内） ・空港 ・ホテルからスタート ・東京都内日帰りツアー ・大阪４日〜５日ツアー ・ツアーによりますが基本ワンマンです。 ・その他 ・運転手（観光バス）に関わる業務 【変更範囲：変更なし】

▼具体的な業務内容 ・データ提出加算に係るデータ作成 ・エラー修正 ・統計作成 ・カルテ開示 ・全国がん登録 ・施設基準に係るデータ管理 ・退院サマリー代行入力 ・記載率管理 ・院内文書の作成 ・修正 ・カルテ管理 ・貸出業務 ・診療録管理委員会の運用 ・その他かかる業務 【変更範囲：変更なし】

成田空港内のセキュリティスタッフとして ・主にお客様のボディチェックや手荷物の検査などを行います。 ＜検査の流れ・役割分担＞ １：検査案内：お客さまに検査を受けるうえでの注意事項を説明。 ２：ボディチェック：検査で反応があった場合 ・お客さまの同意を 得てボディチェックを行います。 ３：画像解析：ｘ線監視モニターを確認しながら ・ライターや刃 物 ・液体などの危険物がないかを確認。危険物があった場合 は ・次の開披検査担当者に検査を指示します。 ４：開披検査：画像解析担当者の指示を受け ・お客さまの同意を得 て荷物の中身を確認。危険物は機内に持ち込めないことを説明 します。 変更の範囲：会社が定める業務

病院内の日常清掃を行っていただきます。 （病室・廊下・階段・診察室・トイレ 他） 「変更の範囲：変更なし」 （請負業務） ※応募の際は必ずハローワークにて紹介を受けて下さい。

◆スカイプラザモール内フィットネスクラブの日常清掃です。 ・フィットネスルーム内・ロッカー室の掃き掃除・拭き掃除（モップ掛け） ・プール・浴室・洗い場・男女トイレ清掃 ・窓ガラスの拭き掃除 ・ゴミ回収 ・備品の補充 ・その他関連する作業 ＊経験は問いません。未経験の方には丁寧に指導します。 ＊勤務は週３〜４日のシフト制勤務です。 ＊６５歳以上の方の応募も歓迎します。

（派遣業務） 【龍ヶ崎市】卵加工食品の工場製造部門×菌検査のお仕事 タマゴ加工食品・製造ラインの菌種の分析 〇工場ラインのふき取り検査（ふき取り・培養・同定・解析） ※クリーンルーム内での作業 その他 ・データ入力など付随的な業務 微生物培養のご経験がおありの方はお問合せください。 変更範囲：変更なし

・分析機器による化学系材料の測定 具体的には ・ＧＣ（ＧＣーＭＳ） ・ＬＣ（ＬＣーＭＳ） ・ＩＣＰ ・ＮＭＲなどを使用 ・測定のための試料の前処理（秤量 ・希釈操作等） ・データ処理 ・後片付けなど 【変更範囲：変更なし】

弊社サステナブル事業部では ・大型ダンプカーのドライバーを募集しています！主な業務は ・解体現場での建築ガラの積込みや処分場への運搬 ・処分手続きです。廃棄物を資源に変えるための加工場への運搬もあり ・環境保護に貢献できるやりがいのある仕事です。 主な仕事内容 ・解体した建築資材の分別・搬出・積込み ・処分場への運搬および処分手続き ・解体作業のサポート業務 創業６０年の安定企業だから ・安心して長く働ける環境です！ （変更範囲：変更なし）

＊建築現場で ・屋根 ・外壁 ・床 ・壁 ・天井の解体をする仕事です。 ＊いかに ・きれいに ・素早く解体できるかが重要となり ・その後の リフォームがスムーズに進むかどうかも関わり ・やりがいを感じ られます。 ＊正社員ですので ・安定した収入と福利厚生が嬉しい仕事です。 ＊仕事道具 ・トラック ・作業着は会社支給です。 【変更範囲：会社の定める業務】

＊建築現場で ・屋根 ・外壁 ・床 ・壁 ・天井の解体をする仕事です。 ＊いかに ・きれいに ・素早く解体できるかが重要となり ・その後の リフォームがスムーズに進むかどうかも関わり ・やりがいを感じ られます。 ＊正社員ですので ・安定した収入と福利厚生が嬉しい仕事です。 ＊仕事道具 ・トラック ・作業着は会社支給です。 【変更範囲：会社の定める業務】

＜主な業務＞ ・データ抽出・加工 ・集計・解析 ＜具体的な業務内容＞ まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当していただき、 それから分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python ＜中途入社者経歴＞ ■2019年入社Tさん ■前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE ・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート →現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア ・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP） ・分析設計 ・報告書作成 ■2019年入社Aさん 前職／医療関係にて医療技師 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成など ■2019年入社Iさん 前職／自動車業界にて開発職 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、データマネジメントの プロセス整備、システム実装などを主にご担当いただきます。 【プロジェクト例】 ・某大手証券会社のIB（投資銀行）業務の数値リサーチPJT ・銀行様向けにEUCツール開発PJT ・動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJT ※官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、構築、運用・保守、 　技術支援など一流企業の大規模プロジェクトが多数です。

・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

【仕事内容】 顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、 データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 ご経験やご志向に合わせて、PM業務もお任せします。 ＜業務内容＞ ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理 ・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）　※尚可 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ 【ポジションと期待】 データサイエンティストとしてデータ利活用の課題を抱える顧客のパートナーとなり、最適なデータ利活用サイクル（データ収集～管理～利活用）の形を提案し、実装管理を行う役割を担っていただきます。 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やデータ管理のあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進させます。

【募集背景】 　分析屋は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してきました。 昨今、コロナ禍での巣ごもり需要により生活が大きく変わったことから数年前に比べてもPOSやECによる販売データ、アクセスログやGPSデータといった自動取得データの活用が大きく進展しており、特に小売・流通業界からのお引き合いも多くなっております。 そのため、分析屋では小売・流通業界のドメイン知識をお持ちの方を求めております。 　データ分析とは、単に数値を可視化するためのものではなく、ビジネスやサービスにおける戦略など、さまざまな意思決定のための重要な指標であるべきです。高度な解析手法を使うだけではなく、ドメイン知識を用い仮説を立て、分析シナリオを定義することにより「使える分析結果」を導きだすことが非常に重要となります。 分析屋が、創業以来大切にしているのは”おもてなし分析”。 “データ分析におもてなしの心を添えて。 　無駄を省き、新しい気付きが感動を呼び、最後はその人らしい意思決定を促す“ そんなデータ分析の在り方です。 小売・流通業界のドメイン知識をお持ちのあなたこそ、業界におけるデータ分析の在り方をともに変えていけると信じております。 　データ分析業務を主軸におき、社員は多様なキャリアを実現しています。 ぜひ分析屋の一員として、お持ちのドメイン知識×顧客へのおもてなし分析で業界を変え、自己成長を実現しましょう！ 【仕事内容】 顧客が抱える課題の解決をデータの利活用を通して支援していただきます。 顧客とのコミュニケーションを通した分析設計から分析・レポーティングを行い施策の提案までお任せしたいと考えています。 当ポジションでは基本的に以下の業務を担当していただきます。 - プロジェクトに関する顧客との折衝 - 分析設計 - PythonやBIツールを用いたデータ分析 - レポーティング・施策提案 ※スキルや案件により担当領域は変動いたします。 これまで培われてきた社内外のステークホルダーとの調整力やコミュニケーション力活かして顧客の課題解決に貢献頂きたいと考えております。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど 【業務例】 ・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案 ・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など） 【ポジションと期待】 　当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。 　顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進（PM/PL）を行っていただけることを期待しております。 【キャリアパス】 ◆短期（メンバー） 　これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。 　研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。 ◆中期（PL/TL） 　データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。 　また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。 　チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。 ◆長期（PM/PL） 　PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。 　また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

＜データ分析を通じてクライアントに価値提供を行います＞ 各クライアントの販売/マーケティング/購買情報、業務量データを分析し、改善策の立案などをお任せします。 クライアントの課題を体系化し、最適なソリューションの提供を行って頂きます。 ※プロジェクト規模：2～3名程多数。（規模の大きいものは、10名弱。） ＜プロジェクト事例＞ クライアントの9割以上が1部上場企業、案件の9割以上がプライム案件です！ ・製薬会社：販売データ分析・販売シェア分析・処方箋データ分析・ターゲット施設の分析・MRリソース配置の最適化 ・ゲーム：KPI分析 ・情報通信：会員顧客の行動分析、流出流入分析 ・小売企業：店舗からの発注数量予測モデル構築支援 ■この仕事で得られるもの・やりがい ・元請け案件多数。直にお客さまとやりとり、提案が出来ます ・様々なソリューション領域に挑戦可能な環境で自身の業務領域を拡げることが出来ます ■コンサルタント職のやりがい 『クライアントから感謝される』ということに尽きます。 常に努力を積み重ね、良い結果が出た時にクライアントから感謝されることは嬉しいです！ なにより嬉しいのは、私たちの提言が実行され、売上向上やコスト削減の結果が出た時です。 ビジネスである以上、結果まで出して初めてクライアントから本当の意味で感謝頂けます。 切磋琢磨出来る仲間とともに、クライアントに価値を届けるために一緒に頑張りませんか？ 【技術・学習情報】 配属先となるデジタル改革・データアナリティクス事業部では、 業務改革・自動化・データ分析などの事業を推進しており、様々なソリューションに携わることが可能です。 その他、メンバー間で研修を企画し、研修講座を動画化するなど、自己学習に役立てることが出来ます。 ※使用している主なツール例 RPA ・Apache・Tomcat・MySQL・AWS・backlog・Slack・zoom データ分析 ・SAS・SPSS・anaplan・boomi・detadiver ■登壇履歴 ・「Planning DX 2021」　木村 　「ヒューマンリソースマネジメント業務におけるアジャイル型デジタル改革」 　「Anaplanを活用した費用対効果の高いアジャイル型デジタル改革」 概要：Anapanを活用した費用対効果の高い改革の進め方や業務毎の事例、 　　　他システムからの連携の事例をご説明。 業務例：営業、PSI領域（製・販・在の管理）、人事関連、研究開発でのポートフォリオマネジメント

■3つの事業(オルタナティブデータの提供、オルタナデータによるDX支援、資産運用助言)を支える、 　データサイエンティスト業務を担当いただきます。 【主な業務内容】 ・オルタナ/ビッグデータ分析 ・新規オルタナデータの検証、マネタイズ方法の考案 ・資産運用戦略の開発 ・実用に耐えうる戦略が構築できた場合、資産運用助言事業にてパイロット運用の実施

◇データサイエンティストを将来的に目指したい方歓迎！◇ ソフトウェア・ハードウェアの統合と様々な要素技術を駆使して、 高品質で信頼性の高いトータルソリューションサービスを構築、提供している当社にて、 システム開発業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： 大手コンビニチェーンの本社に駐在していただき、プロジェクトに取り組んでいただきます。 現在30名ほど駐在しておりますが、20名ほどがマネージャーとして管理業務も行っています。 クライアントの要望に応じて ・PM ・アプリケーション開発 ・業務部門の効率化支援 ・データマイニングのためのデータ抽出、加工 ・データマイニングソフトを用いたデータ分析 ・分析結果をもとにしたマーケティング動向 ・顧客傾向などの導出 ・施策の提案 ・BIツールによるデータ活用環境の提供 上記の業務などをお任せいたします。 入社後はデータエンジニアリング業務を中心に取り組んでいただき、 将来的にデータサイエンティストとしてPMなどのポジションも担っていただきます。

■業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 クライアントのデータ基盤の構築、運用プロジェクトのディレクション～実装、運用などを担当していただきます。 ■具体的には： ・クライアントのデータ基盤初期構築プロジェクトにおける要件定義、テクニカルディレクション業務 ・クライアントのデータ基盤の実装、運用業務（データクレンジング、集計設計、実装、etc） ・分析用ダッシュボード（BI）構築業務 ・分析指標やセグメント視点などを含むデータ基盤の活用提案（機械学習含む） など、これまでのご経験に応じてお任せします。 クライアントの課題に対して、マーケティング的な視点から「どんなデータが必要か」をロジカルに考え、 設計・実装のディレクションをしていただきます。 クライアントのざっくりした要望から本質を読み取り、コミュニケーションを重ねていける力も必要です。 プロジェクト毎にマネージャーもおりますので、フォロー体制もしっかりあります。

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

▶︎仕事内容 お客様と社会課題の解決のため、データ収集と利活用に携わり、大きな裁量と責任感を持ち、 データを基に新しいビジネスの創出をリードいただきます。 ▶︎業務詳細 1.顧客のインパクト把握：コンサルタントとアポイントに同席し、ヒアリングを通じて製品や サービスが創出するインパクトを抽出 2.企画提案・サーベイ作成：インパクト可視化のための調査目的・課題を設定し、クライアントに調査企画を提案 3.実査・集計：オンライン/オフラインでの実査や集計の仕様をすり合わせ、品質を担保 4.分析・レポート作成・報告：データサイエンティストやデザイナーと連携してデータを分析し、 レポーティングと報告会を実施

【業務内容】 主にエンタープライズ企業に対して、運用型広告に限定せずに、データやテクノロジーを活用した多様な手法でデジタルマーケティングを展開し、戦略立案から施策実行までを行います。 また、プレイングマネージャーとして、お客様に品質の高いサービスを提供するために、チームのクオリティを高めるフィードバックや教育を行い、メンバーを牽引するポジションです。 【具体的には】 お客様に対して以下の業務を行っていただきます ・デジタルマーケティングの戦略立案・提案 ・戦術・施策・配信手法の策定 ・配信シュミレーション作成 ・マーケティング・広告配信プラン設計 ・出稿キーワードの選定、広告文の作成、クリエイティブディレクション ・アカウント設計、入稿、データ分析、広告アカウントの調整 ・お客様への報告、レポート作成、改善案提示 ・メンバーへのクオリティチェックや向上のためのトレーニング ・従事すべき業務変更の範囲（将来的な可能性含む）：あり（同職種）

PREVENTでは、レセプトや健康診断情報などの医療情報に加え、提供するDMPから蓄積されたライフログデータ、健診・採血データ、面談データ等の多種多様なデータを保有しています。 これらのデータを分析し、インサイトを提供することがデータサイエンス部のミッションです。 現在は社内解析基盤が整理され、次のステージに進む段階です。データ統合に関しては目処が立ってきたため、今後はアクティベーションやデータガバナンス（コレクション含む）に力を入れたいと考えています。 上記のミッションを牽引いただけるデータサイエンティストを募集しています。 経験豊富なデータエンジニアやアナリストと協力しながら、PREVENTおよび日本の疾患管理プログラム事業（DMP）の未来を切り開くであろうミッションの達成を目指しませんか？ ※DMPとは？https://www.wantedly.com/companies/prevent/post_articles/171126 # 具体的業務 フルリモートではあるものの、隔週で実施しているミーティングや朝会、勉強会でチームメンバーとの交流も可能です。 - Myscope運用 - アドホック分析 - ダッシュボードツールの運用 - 社内におけるデータ利活用の推進（データマネジメント） - 全社横断的なKPI策定支援 ※ DS部の概要についてはDSブログ（https://note.com/prevent_ds）もご参照ください。 # 開発環境 - 言語：Python - Cloud：AWS, GCP - DB/DWH：PostgreSQL, Athena, BigQuery - ETL/ELT：Embulk, dbt, AppFlow - ワークフロー：Step Functions - BI/ダッシュボード：Tableau, Superset - 構成管理：Docker - コード管理：GitHub - プロジェクト管理：Notion, Miro ※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

子会社である株式会社ヘルスケアコンサルティングへの出向していただき、データサイエンティストとしてご活躍いただきます。2022年1月に会社を始動させたばかりですが、多くの引き合いをいただいており、業務拡大による募集となります。 ■業務内容： HCC社では、現状製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、下記の通り幅広い業務を行っております。 ◇市場調査／マーケティング戦略／医療ビックデータ解析によるレポーティング／論文執筆／HTAなど ■業務の特徴： 今回は顧客開拓を行う社長／役員のもとで解析実務や論文執筆実務を担っていただきます。 ※労働集約的なコンサルティングのみならず、ご希望に応じてプロダクト開発などのプロジェクトへの参画も可能です。 ■キャリアパスについて： データサイエンティストとして医療ビックデータや医薬マーケットへの理解や経験をさらに深めていただき、その後はコンサルタントとして自ら顧客を開拓していただくことや、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆いただくこともできます。また、プロダクト開発も検討しておりますのでプロジェクトに参画いただき、ビジネス側でプロダクトマネージャーや事業部長等のポジションを目指していただけます。 ■働きやすい環境： 残業月20時間以下、フレックス制度、在宅勤務（一部利用可能）と、ワークライフバランスを重視した働き方が可能です。また、産休・育休率取得率が非常に高く、その後の復職者も多いのが特徴で、男女問わず家庭と仕事を両立して働くことをサポートしています。 ■当社の特徴： 【40万人を超える医療従事者が利用する医療情報専門サイト】 当社は「情報技術と映像の力で明日の医療をもっとよくする」ことをミッションとし、インターネットを通じて医師・医療者の日常臨床に役立つ記事や動画等の情報をお届けするとともに、製薬企業に対し、医薬情報提供活動を効率的に行うソリューションを提供しています。 【製薬企業・医療従事者双方のニーズに並走したサービス展開】 生活習慣病からスペシャリティ（がんや希少疾患など）への情報提供の充実を望む製薬企業、医療従事者双方のニーズに応えるべく、がん治療に関わる専門家医師を抱えるフェーズワン社との業務提携や、キーオピニオンリーダーの生の声を届けるため、ソーシャル機能を備えた医療・医学ニュースサイトをオープンするなど、製薬企業、医療従事者双方のニーズをマッチングさせるためのサービス提供に力を入れております。

専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 　AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、 　データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 　機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 　主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 　検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 　最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 　成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ※技術者派遣は行っておらず、全プロジェクトでプライムとして開発支援を行っています。 【配属予定プロジェクト】 企業向けLLMの技術検証・設計、構築、カスタマイズ ▽プロジェクト体制 ・通信系のIT企業、または大手小売（EC）企業のPJ配属を予定しています。 ・クリエーションラインの２〜３人＋顧客企業のエンジニア２〜３人の１チーム ・クリエーションラインのチームリーダーが上司となります。 ▽環境 ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab ・使用言語 ：Python、R、SQL ＜その他にもチャレンジングなプライムプロジェクト事例多数！＞ ・大手製造業向け：アジャイル・スクラムの考え方を用いたデータ基盤の構築プロジェクト ・大手物流業向け：クラウド基盤開発・エッジクラウドサービス開発プロジェクト ・大手小売業向け：トラフィック増減に対応可能なECサイト構築プロジェクト ・大手通信業向け：セキュアなコンテナ利用環境構築支援プロジェクト

【仕事内容】 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、 それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、 プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

＜データ分析を通じてクライアントに価値提供を行います＞ 各クライアントの販売/マーケティング/購買情報、業務量データを分析し、改善策の立案などをお任せします。 クライアントの課題を体系化し、最適なソリューションの提供を行って頂きます。 ※プロジェクト規模：2～3名程多数。（規模の大きいものは、10名弱。） ＜プロジェクト事例＞ クライアントの9割以上が1部上場企業、案件の9割以上がプライム案件です！ ・製薬会社：販売データ分析・販売シェア分析・処方箋データ分析・ターゲット施設の分析・MRリソース配置の最適化 ・ゲーム：KPI分析 ・情報通信：会員顧客の行動分析、流出流入分析 ・小売企業：店舗からの発注数量予測モデル構築支援 ■この仕事で得られるもの・やりがい ・元請け案件多数。直にお客さまとやりとり、提案が出来ます ・様々なソリューション領域に挑戦可能な環境で自身の業務領域を拡げることが出来ます ■コンサルタント職のやりがい 『クライアントから感謝される』ということに尽きます。 常に努力を積み重ね、良い結果が出た時にクライアントから感謝されることは嬉しいです！ なにより嬉しいのは、私たちの提言が実行され、売上向上やコスト削減の結果が出た時です。 ビジネスである以上、結果まで出して初めてクライアントから本当の意味で感謝頂けます。 切磋琢磨出来る仲間とともに、クライアントに価値を届けるために一緒に頑張りませんか？ 【技術・学習情報】 配属先となるデジタル改革・データアナリティクス事業部では、 業務改革・自動化・データ分析などの事業を推進しており、様々なソリューションに携わることが可能です。 その他、メンバー間で研修を企画し、研修講座を動画化するなど、自己学習に役立てることが出来ます。 ※使用している主なツール例 RPA ・Apache・Tomcat・MySQL・AWS・backlog・Slack・zoom データ分析 ・SAS・SPSS・anaplan・boomi・detadiver ■登壇履歴 ・「Planning DX 2021」　木村 　「ヒューマンリソースマネジメント業務におけるアジャイル型デジタル改革」 　「Anaplanを活用した費用対効果の高いアジャイル型デジタル改革」 概要：Anapanを活用した費用対効果の高い改革の進め方や業務毎の事例、 　　　他システムからの連携の事例をご説明。 業務例：営業、PSI領域（製・販・在の管理）、人事関連、研究開発でのポートフォリオマネジメント

クライアントのマーケティング課題を解決することがミッションです。 マーケティング領域のコンサルティングに特化した部門に所属していただきます。　 　 【担当業務】 大企業のマーケティング課題を解決するという醍醐味のあるプロジェクトに参画 1．既存顧客の課題解決と新規顧客の創出 2．マーケティングプロセス、コンテンツのコンサルティング 3．データ分析、施策の実行など ※大手企業様のマーケティング、営業企画、営業部門を中心にソリューション提案をしていただきます。　 【具体的には】　 ・既存クライアント責任者とのリレーション構築 ・新規案件創出 ・マーケティングDX（マーケティング戦略、デジタル・クラウド・プロセス関連） ・マーケティング統合基盤構築・構想 ・AI、RPA等を活用したDX支援 ・チャネル別マーケティング・営業戦略立案 ・営業業務・マーケティング業務プロセス設計・実行支援 ・新規顧客獲得、既存顧客維持・育成・離反防止プロセス改革 ※テクニカルな部分はプリセールス担当がサポートします。

■業務概要 画像解析・画像認識・AIの要素研究、製品化に向けた開発を担当いただきます ■業務詳細 画像処理及びAI技術の研究開発を行っている当社プロジェクト先で、以下2業務のいずれかをご担当いただきます (1)要素開発・先行開発業務：自動運転におけるセンサーとしてのカメラ/レーダー/LiDARのデータ機械学習 (2)ポーティング開発：顧客が開発した、画像解析・画像認識関連のIP（Intellectual Property）を様々な製品に組み込むポーティング開発 (1)・(2)いずれの業務も、リサーチャーとの連携や設定された課題に対する検証/考察が求められます

ライブコマースコンサルティングサービス「LIVURU（ライブル）」（https://livuru.jp/） を中心に、SNS PR事業を展開している当社にて顧客の課題や現状のヒアリングをし、解決策を立案します。SNS PRやインフルエンサーマーケティング、ライブコマースなどの、デジタル領域をメインにコンサルティングを行います。手段の提案ではなく、個々のクライアントに合った全体設計を提案する業務です。 ・クライアントの新規開拓 ・ライブコマースのディレクション ・ライブ配信の現場運営 ・SNSの施策立案・運用 ・インフルエンサーのキャスティング

【仕事内容】 DXソリューション事業部のAI PJにおいて、課題解決のための開発を担当します。 具体的には... ・テーブルデータ・画像認識・自然言語処理・点群処理・図面認識を初めとする様々なデータや技術の検証 ・DXプロジェクト成功のための、現場に足を運んでのヒアリングや現地視察 ・クライアント向けスライドやドキュメント、技術検証結果の作成 ・経営層に対するAI講習会など、全社的なDX戦略策定・実施のためのサポート CTOをはじめとする経験豊富なエンジニアと数理的な部分にしっかり踏み込んで議論し、最適な技術的アプローチや実装方法を導き、顧客の課題を解決し、社会実装とプロダクト化を実行していきます。

来年度の請負化が決定している当案件にて、 まずは業務のキャッチアップと土台作りとして経験を積み、 ゆくゆくはリーダーやプレイングマネージャーとしてご活躍いただくことを想定しております。 （配属時は派遣でのご参画となります） 【入社後は・・・】 約1週間の研修（東京）を経て案件へ配属 最大約2カ月間、業務理解のためにつくば市内の顧客先に常駐し、 実際の自動運転車両におけるMATLAB,Pythonでのデータ分析・検証業務。 その後はリモートベースでのご参画が可能となります。 ※必要に応じて数か月単位の出張対応をいただく可能性もございます。 【サポート充実！】 OJTや社内研修等、サポート体制が充実しています！ 案件にはチームで参画しており、必ずOSTメンバーが身近にいます。 また、ゆくゆくはリーダーとして案件を牽引していただくことを視野に入れているため、積極的に学べる方が活躍しやすい環境です。 ※課題解決力等を身に着けられる社内研修もございます。 実務ベースでPythonの経験を積みたい方や、 リーダー業務に挑戦したい方からのご応募、お待ちしております！

＜募集背景＞ 組織拡大によりPMポジションの方を増員したいと考えています。 データサイエンティストのご経験がある方に、新たな知識・技術の導入をしていただき分析屋組織の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ＜仕事内容＞ ～顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援～ ＜業務概要＞ ■課題ヒアリング～戦略立案、分析設計などの支援を行います。 　ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用や 　データ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ■現在増えてきているプロジェクト内容としては、 具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った 各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 ＜主な業務内容＞ ご経験やご志向に合わせて①か②又は①と②の両方をお任せします。 ①エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備（データベース構築など） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ②ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データサイエンティストの育成をお任せします。 ・プロジェクトマネジメント 　-顧客のIT開発プロセス／予算／年間案件数の把握 　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 　-全体方針の検討／策定 　-タスク・スケジュール管理 　-稼働／コスト管理 　-進捗管理 　-品質管理 ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　 ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ＜主要取引＞ 　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 　多数いただいております。 ＜特徴（強み）＞ 　現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を 　含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 　そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、 　分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを 　一貫してご担当いただくことが可能です。 　また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を 　評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって 　取り組んでおります。 ＜開発環境・使用ツール＞ ※実装に関する知識があれば問題なし！ ■データ分析基盤/BIツール：Python,Tableau,Google Analytics SQL,R ■DB：Oracle Database/SQL Server MySQL/AWS ■インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python

＜データ分析を通じてクライアントに価値提供を行います＞ 各クライアントの販売/マーケティング/購買情報、業務量データを分析し、改善策の立案などをお任せします。 クライアントの課題を体系化し、最適なソリューションの提供を行って頂きます。 ※プロジェクト規模：2～3名程多数。（規模の大きいものは、10名弱。） ＜プロジェクト事例＞ クライアントの9割以上が1部上場企業、案件の9割以上がプライム案件です！ ・製薬会社：販売データ分析・販売シェア分析・処方箋データ分析・ターゲット施設の分析・MRリソース配置の最適化 ・ゲーム：KPI分析 ・情報通信：会員顧客の行動分析、流出流入分析 ・小売企業：店舗からの発注数量予測モデル構築支援 ■この仕事で得られるもの・やりがい ・元請け案件多数。直にお客さまとやりとり、提案が出来ます ・様々なソリューション領域に挑戦可能な環境で自身の業務領域を拡げることが出来ます ■コンサルタント職のやりがい 『クライアントから感謝される』ということに尽きます。 常に努力を積み重ね、良い結果が出た時にクライアントから感謝されることは嬉しいです！ なにより嬉しいのは、私たちの提言が実行され、売上向上やコスト削減の結果が出た時です。 ビジネスである以上、結果まで出して初めてクライアントから本当の意味で感謝頂けます。 切磋琢磨出来る仲間とともに、クライアントに価値を届けるために一緒に頑張りませんか？ 【技術・学習情報】 配属先となるデジタル改革・データアナリティクス事業部では、 業務改革・自動化・データ分析などの事業を推進しており、様々なソリューションに携わることが可能です。 その他、メンバー間で研修を企画し、研修講座を動画化するなど、自己学習に役立てることが出来ます。 ※使用している主なツール例 RPA ・Apache・Tomcat・MySQL・AWS・backlog・Slack・zoom データ分析 ・SAS・SPSS・anaplan・boomi・detadiver ■登壇履歴 ・「Planning DX 2021」　木村 　「ヒューマンリソースマネジメント業務におけるアジャイル型デジタル改革」 　「Anaplanを活用した費用対効果の高いアジャイル型デジタル改革」 概要：Anapanを活用した費用対効果の高い改革の進め方や業務毎の事例、 　　　他システムからの連携の事例をご説明。 業務例：営業、PSI領域（製・販・在の管理）、人事関連、研究開発でのポートフォリオマネジメント

【仕事内容】 MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に サービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進を リードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ・推論・学習プラットフォームのコストの最適化 ・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、 ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、 新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence