大手監査法人でのデータサイエンティスト(機械学習エンジニア・分析ツールが使えるマーケター)の求人
求人ID:1294437
募集終了
転職求人情報
職種
データサイエンティスト(機械学習エンジニア・分析ツールが使えるマーケター)
ポジション
担当者〜
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収イメージ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
仕事内容
・データ分析コンサルティング
・データ分析基盤構築 (Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用)
・レコメンドエンジン開発
・Google広告自動化開発
・統計を利用したビジネス支援
データサイエンティストとして高みを目指しませんか?大手企業との直取引が多いことで、成長できる質の高いデータ分析案件が多くあります。色んなデータを幾つもの機械学習モデルで分析し、良い結果報告をしてクライアントの成功を一緒に導きましょう。データサイエンス一筋30年のキャリアを持つ先輩社員からスキルを学んで成長してください。
【具体的な仕事内容】
●データ分析設計
・データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成
・コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定
・「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認
●データ分析
・データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築
・データ加工を行い、データマートを作成
・データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築
・基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加
※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。
※Alteryx、SAS、Modelerなど分析ツールを使用することがあります。
●レポーティング
・基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。
- 基礎集計から何が明らかになったのか?
- どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか?
- それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか?そこから何か新しい発見があるか?
- 構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか?
といった内容をレポーティングします。
【プロジェクト事例】
●需要予測:
食品の詳細カテゴリ別に天候データやイベントデータを付加した多変量時系列モデル構築・組み込み・クライアント報告
●異常検知:
自動車の販売後の不具合情報の解析によるリコール等重大な不具合の早期発見モデルの構築・クライアント報告
●類似度演算:
Web求人広告の詳細ページをGoogle Analytics 360のログ、自社データを活用し、レコメンドエンジン構築・クライアント報告
●画像解析:
SNSに投稿されたイメージがどのようなシーンかどうか判別する処理をトピックモデルにより構築 ・クライアント報告
★自分のキャリアを技術に特化しても良し、マネジメントに特化しても良し!★
とにかくデータ分析の技術を磨きたい方は分析に没頭できますし(機械学習エンジニア)、チームマネジメントやクライアントとの折衝に興味がある方はデータ分析コンサルタントへのステップアップも可能です。希望や適性に合わせて自らのキャリアを選択できます。
・データ分析基盤構築 (Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用)
・レコメンドエンジン開発
・Google広告自動化開発
・統計を利用したビジネス支援
データサイエンティストとして高みを目指しませんか?大手企業との直取引が多いことで、成長できる質の高いデータ分析案件が多くあります。色んなデータを幾つもの機械学習モデルで分析し、良い結果報告をしてクライアントの成功を一緒に導きましょう。データサイエンス一筋30年のキャリアを持つ先輩社員からスキルを学んで成長してください。
【具体的な仕事内容】
●データ分析設計
・データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成
・コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定
・「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認
●データ分析
・データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築
・データ加工を行い、データマートを作成
・データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築
・基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加
※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。
※Alteryx、SAS、Modelerなど分析ツールを使用することがあります。
●レポーティング
・基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。
- 基礎集計から何が明らかになったのか?
- どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか?
- それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか?そこから何か新しい発見があるか?
- 構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか?
といった内容をレポーティングします。
【プロジェクト事例】
●需要予測:
食品の詳細カテゴリ別に天候データやイベントデータを付加した多変量時系列モデル構築・組み込み・クライアント報告
●異常検知:
自動車の販売後の不具合情報の解析によるリコール等重大な不具合の早期発見モデルの構築・クライアント報告
●類似度演算:
Web求人広告の詳細ページをGoogle Analytics 360のログ、自社データを活用し、レコメンドエンジン構築・クライアント報告
●画像解析:
SNSに投稿されたイメージがどのようなシーンかどうか判別する処理をトピックモデルにより構築 ・クライアント報告
★自分のキャリアを技術に特化しても良し、マネジメントに特化しても良し!★
とにかくデータ分析の技術を磨きたい方は分析に没頭できますし(機械学習エンジニア)、チームマネジメントやクライアントとの折衝に興味がある方はデータ分析コンサルタントへのステップアップも可能です。希望や適性に合わせて自らのキャリアを選択できます。
必要スキル
【必須要件】
・統計解析ツール(SAS、SPSS Modeler、R、Python、Alteryx等)を用いたデータ分析の経験
・機械学習でよく使われるアルゴリズムや評価指標への理解
【歓迎要件】
・データ分析を用いてクライアントの課題を明らかにし、解決策を提案できる方
・クライアントと調整・交渉などのコミュニケーションをとりながら、プロジェクトを進めた経験のある方
・リーダーとしての教育やマネジメントの経験のある方
・プログラミングや数学、英語論文に苦手意識がない方
・施策などを企画できるマーケター経験がある方
【求める人物像】
・物事を仮説立てて考えて、仮説を検証しながら、仕事を進めることのできる方
・幅広い業務・裁量に責任感を持って、能動的に動くことができる方
・統計解析ツール(SAS、SPSS Modeler、R、Python、Alteryx等)を用いたデータ分析の経験
・機械学習でよく使われるアルゴリズムや評価指標への理解
【歓迎要件】
・データ分析を用いてクライアントの課題を明らかにし、解決策を提案できる方
・クライアントと調整・交渉などのコミュニケーションをとりながら、プロジェクトを進めた経験のある方
・リーダーとしての教育やマネジメントの経験のある方
・プログラミングや数学、英語論文に苦手意識がない方
・施策などを企画できるマーケター経験がある方
【求める人物像】
・物事を仮説立てて考えて、仮説を検証しながら、仕事を進めることのできる方
・幅広い業務・裁量に責任感を持って、能動的に動くことができる方
就業場所
就業形態
正社員
企業名
大手監査法人
企業概要
大手監査法人。
企業PR
監査、マネジメントコンサルティング、株式公開支援、ファイナンシャル アドバイザリーサービス等を提供する日本で最大級の会計事務所の一つ。
業務カテゴリ
組織カテゴリ
備考
関連キーワード
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転職体験記
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