-------------------------------- ※エンジニアとしての実務経験2年以上の方が対象の案件です -------------------------------- ■事業概要 人流ビッグデータを活用するサービス開発のために設立された、戦略的なプロジェクト会社です。 ■お任せしたいミッション - 大手通信キャリアから提供される膨大な位置情報データ（1千万ユーザー以上）とクライアントがアップロードするPOSデータを基に、新規出店時の売上を予測するモデルの開発 - 解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発 ■これまでにない新しいアプローチで実現するアフターコロナの売上予測 現在弊社が取り組んでいるのは、サービスレベル（コンサルティングではない）でのアフターコロナの売上予測です。コロナ以降、人の動きが年毎に大きく変わり、従来の自社来店者数（POSデータ）を用いた予測が通用しなくなりました。この環境変化に対し、弊社は自社以外のお客様、市場全体の動きをとらえられる位置情報ビッグデータを合わせて活用した予測モデルを開発することで、これまでにない精度の予測をサービスとして実現したいと考えています。 約9,200万人の会員数を誇るdポイントクラブアプリの位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報、アンケートからわかる年収や世帯構成、趣味嗜好）、そしてクライアント様ご自身のPOSデータを組み合わせることでベータバージョンのモデルは完成しています。 新しいデータサイエンティストに期待されるのは、あなたご自身の売上予測モデル開発の経験を活かし、このモデルを市場にリリース、新しい売上予測モデルのスタンダードとすることです。

虎ノ門ヒルズ駅

- GISベンダー、データコンサルティング企業、流通小売企業等での、出店判断のための予測モデル構築経験 - データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験 - Python、SQLの活用経験 - 機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験

- SaaSプロダクトに機械学習を導入した経験 - 位置情報・地理空間情報の活用経験 - 専門的に統計学・機械学習を学んだ経験 - クラウドサービス(Google Cloud Platform, AWSなど)を活用した実務経験 - 大規模分散処理の知識・経験