＜ミッション＞
「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」
クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！
お客様の抱える経営課題を、データサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。

＜業務内容＞
業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。
以下のような業務に携わっていただきます。
顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等）
国際会議、論文などによる技術調査
アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価
AWS, GCP, ABEJA Platform等への商用実装
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化
技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）
前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成
技術スタックについては、こちら https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience をご覧ください。

こちら https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111 のブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。

データサイエンス領域における論文の読解・実装
機械学習全般における理論的な理解
以下のうち1つまたは複数の領域(ただし①は必須)における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上)
①ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ)
②統計解析・因果推論などの統計モデリング
③数理最適化などの数理モデリング
Git / Docker / クラウド（AWS・GCP）を用いた開発経験
機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験
英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと
あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いませんLinux上でのアプリケーションの運用・構築経験
分散処理（Spark等）を用いた経験
データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇、ジャーナルでの論文採用経験
OSSプロジェクトへの参加経験
Kaggleなどのデータサイエンスコンペにおける上位入賞実績
ビジネスレベルの英会話