Career

【JP】Senior DataScientist

Product Development, Tokyo

Back to List

Location

  • JP

What You'll Do

社内の部署が抱える課題について、DataScienceの知見を用いて解法を設計し、提案、実装、運用までの全てに関わっていただきます。

  • 社内のビジネス担当(PdMやセールスマネージャーなど)から課題をヒアリングし、実装コストとリターンを見積もりながら妥当な解法を設計する。
  • AWSやGCPなどに用意されている機械学習基盤をうまく活かし、なるべく簡潔・保守しやすい形でPoCの実装を素早く作り上げる。
  • 開発チームのエンジニアと協力し、作成した機械学習APIをプロダクトの本番環境に載せる。(主にAPIのレイテンシや必要リソース、モデル更新手順などを説明する)
  • 現状想定しているビジネス課題の例:
    • Instagram、YouTubeなどのSNSインフルエンサーに広告キャンペーンへの参加をお願いする時の期待効果の推測
    • D2Cビジネスにおいて、在庫最適化・売上最大化のために商品のおおよその需要の予測
    • アプリのレビューや投稿のコメントを解析して、優良顧客数や改善点などのインサイトを得る

Tools We Use

  • Programming language: Python 3.7~, (or whatever you want)
  • Runtime: applications will be run as Docker image(on k8s, Cloud Run)
  • Infrastructure: GCP, AWS
  • VCS: Git
  • Communication tool: Slack
  • Project management: JIRA with Agile Board
  • Document/Requirement management: Confluence

Who You Are

  • Good knowledge of Docker or Container runtime.
  • 3+ years of experience in DataScientist or Data Engineer.
  • Ability to explain technical details to members without technical background.
  • Have experience to develop the DataScience project (hearing, research, develop, deploy).
  • Can design Machine Learning pipeline with security/maintainability
  • Can read/write English

NICE TO HAVE

  • Some experience in optimizing the accuracy of Machine Learning models.
  • Some experience in maintaining ML infrastructure (Kubernetes, message queue, etc.)
  • Some experience in developing the system which scrapes the data from somewhere.
  • Can communicate in English.

Why You'll Love It

  • Flight ticket to Tokyo
  • Visa sponsorship
  • Performance annual bonus
  • Performance review 
  • Off on Saturdays, Sundays, Public Holidays, New Years Holiday
  • Annual Leaves 
  • Special leaves 
  • Social insurance, employment insurance, and health insurance
  • Working hours: 10am - 7pm
  • Creative office at Roppongi