クライアントが抱える課題を整理し、統計モデル・機械学習モデルやモデル運用システム（MLOpsパイプライン）の構築を行うことで解決に導く業務です。

■具体的業務
・　要件定義
・　プロジェクトの設計・管理
・　必要データの提案・収集
・　データの前処理・加工
・　分析環境・MLOps環境の構築
・　統計モデル・機械学習モデルの構築
・　分析システムのAIプラットフォームへの実装
・　分析経過・結果の報告　など

※業務は経験や適性に応じてお任せします。
※プロジェクトにより、対応内容、スコープは異なります。

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■プロジェクトについて
・　クライアントは国内大手企業が中心
・　3～6か月程度で一区切り
・　基本的には3～5名のチーム（最小でも2名体制）
・　フルスクラッチでの開発は少なく、既存のETLツールやAIプラットフォームを活用する場合が多い
・　データサイエンティストと機械学習エンジニアの職務は明確に分かれていません
　（適性やプロジェクトにより担当範囲が変わります）
・　同じクライアントを継続して支援する場合も、別のクライアントの案件にアサインされる場合もあり
・　完全な顧客先常駐ではなく、クライアント先を訪問するのは週1～2日（1回1～3時間）程度
・　基本的にリモートワーク中心での業務（最低週1日の出社日を設定）

■必須
・　数学、統計学、機械学習の知識
・　Python / R を中心としたプログラミング経験
・　データ収集・分析・解析の実務経験
・　Python / R などの統計学・機械学習ライブラリの活用経験

■歓迎
・　Dataiku、SnowflakeなどのAIプラットフォームの活用経験
・　クライアントへの提案・コンサルティング経験
・　分析・機械学習モデル構築プロジェクトの企画立案経験
・　分析・機械学習モデル構築プロジェクトのリード経験
・　Linuxコマンドの知識
・　ビッグデータに関する知識
・　データベースに関する知識
・　クラウド・セキュリティ・通信に関する知識