仕事内容
機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して事業課題を解決する業務を行います。
事業課題とサービス設計に合わせた問題設定を作成し、PoCを通じて実サービスで有効な機械学習活用方法を確立します。データ分析を通じて、機械学習の実利用における問題を発見し解決していきます。
単に高精度なモデルやアルゴリズムを作るのではなく、事業部と密に連携をとって、よりよいサービスを作っていく業務です。
リブセンスにおけるデータサイエンティストの魅力としては、データ活用に関する自分のアイディアを実際に運用されているプロダクトで活かしやすい環境があげられます。
・データに基づいた意思決定をする文化がありデータ活用への理解がある
・データ分析基盤によって分析しやすい形でデータが一元管理されている
・機械学習基盤によってプロダクトでの検証が行いやすい
【具体的には】
企画・問題設定からPoCまでを担当し、分析や検証が主な業務です。
・事業課題の機械学習問題への落とし込み、機械学習活用方法の設計
・データ抽出、前処理、モデル・アルゴリズム実装、精度検証
・A/Bテストを設計し、実サービスで効果検証
・データや機械学習処理に関わる運用時の問題対応
扱う問題はメルマガや検索、アド出稿など多岐にわたります。
利用技術はレコメンデーション、予測、統計モデリング、統計的検定などが中心です。
事業課題とサービス設計に合わせた問題設定を作成し、PoCを通じて実サービスで有効な機械学習活用方法を確立します。データ分析を通じて、機械学習の実利用における問題を発見し解決していきます。
単に高精度なモデルやアルゴリズムを作るのではなく、事業部と密に連携をとって、よりよいサービスを作っていく業務です。
リブセンスにおけるデータサイエンティストの魅力としては、データ活用に関する自分のアイディアを実際に運用されているプロダクトで活かしやすい環境があげられます。
・データに基づいた意思決定をする文化がありデータ活用への理解がある
・データ分析基盤によって分析しやすい形でデータが一元管理されている
・機械学習基盤によってプロダクトでの検証が行いやすい
【具体的には】
企画・問題設定からPoCまでを担当し、分析や検証が主な業務です。
・事業課題の機械学習問題への落とし込み、機械学習活用方法の設計
・データ抽出、前処理、モデル・アルゴリズム実装、精度検証
・A/Bテストを設計し、実サービスで効果検証
・データや機械学習処理に関わる運用時の問題対応
扱う問題はメルマガや検索、アド出稿など多岐にわたります。
利用技術はレコメンデーション、予測、統計モデリング、統計的検定などが中心です。
応募資格
・SQLによるデータ抽出・加工・分析の知識・経験
・RやPython等の言語を利用したデータ分析の実務経験3年以上
・機械学習プロジェクトにおける企画・問題設定、モデル構築、検証の実務経験3年以上
【歓迎】
・機械学習プロジェクトの企画・マネジメント経験
・Webマーケティングの知識・経験
・因果推論や統計モデリングの知識・経験
募集年齢：25歳〜55歳
・RやPython等の言語を利用したデータ分析の実務経験3年以上
・機械学習プロジェクトにおける企画・問題設定、モデル構築、検証の実務経験3年以上
【歓迎】
・機械学習プロジェクトの企画・マネジメント経験
・Webマーケティングの知識・経験
・因果推論や統計モデリングの知識・経験
募集年齢：25歳〜55歳
