データエキスパート・Applied Analytics / Data Science /FPTソフトウェアジャパン

業務内容

データエキスパートは、価値主導型のデジタルアプリケーションの設計、構築、および展開の中核を成します。デプロイエンジニアは、デプロイストラテジストと並んで技術コアチームの一部で、顧客とクロースな関係を維持し業務を遂行します。問題の発見、コードの作成を通じて、価値のあるアプリケーションを作り上げていきます。そのために、強力な問題解決スキル、デジタルテクノロジーに関する幅広い知識、および特定の分野の専門知識を持つ必要があります。よってこの場合、専門分野はアプリ分析・データサイエンスとなります。
当役割の仕事は決められた業務のルーチンワークではありません。顧客とのやり取りの中で期待される活動は次のとおりです。                                                                        
　· お客様と一緒に、オンサイトで問題を発見し価値の特定を主導する。
　· 問題解決に向けてさまざまな方法で戦略を立て、実行する。
　· クリーニング、ラングリング、分析、機械学習、視覚化など、データのエンドツーエンドのワークフローを構築する。
　· 各プロジェクトの技術的実装を主導し、製品のビジョンと顧客のニーズを開発タスクに変換する。
　· 自身の価値創出に重点を置き、構築中のシステムに対し最大限の価値を発揮する。
　·  エンドユーザーとプロジェクトを展開し、フィードバックやバグなどの収集を実施す

求めるスキル

分析／データサイエンティストスキル：

 · 開発者として、アジャイルソフトウェア開発（スクラム、SAFe、かんばんなど）内で運用していることです。
 · Pythonでの高度なプログラミングスキル：特にデータサイエンスアプリケーションとワークフローでの5年以上の経験があること。
 · データのラングリングとモデリングの経験：データパイプラインの作成方法、複数の構造化及び非構造化データのソース統合、特徴エンジニアリングの実行方法に関する十分な知識を持ち、ダウンストリームの分析と視覚化を促進する能力があること。（Pandas、SQL、NoSQL、PySpark、RegEx の使用経験があること。）
 · 統計：実際のプロジェクトに統計手法を適用した経験があること。
 ·  従来の機械学習：教師あり学習（Supervised learning: e.g. Logistic regression, random forest, SVMs）と教師なし学習（Unsupervised Learning: e.g. clustering methods, manifold methods）を実装した経験があること。 SciKit Learn（SKlearn）または同様のパッケージを実装した経験があること。
 · データの視覚化：説得力のあるデータの視覚化を構築した経験があること。 Matplotlib、ggplot、bokeh、plotly、dashなどのパッケージを使用したことがあること。またspotfire、tableau、PowerBIのようなダッシュボードツールを使用できること。
 · ディープラーニング[必須ではないが望ましい]：全結合層、畳み込み、反復、LSTM、Deep-Qなど、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャの知識と正しいアプリケーションの知識を持っていること。TensorFlow、PyTorchなどのフレームワークが使用できること。
· さらに高度な分析の専門性 [必須ではないが望ましい]：最適化手法（凸型、線形、非線形、遺伝的、マルチモーダル、マルチファクターなど）、時系列分析（信号処理、スペクトル分析、タイムワーピング、カルマンフィルター、FFT、時系列特徴エンジニアリングなど）

他のスキル：
 ·  ユーザーストーリーと機能の収集のための主要なユーザーインタビュー、顧客との技術ワークショップの実行、デモの実行、ユーザーのオンボーディングなど、技術的な側面でクライアントと向き合った経験があること。
 ·  複雑な課題を顧客にわかりやすい形に単純化し、顧客にとって理解度の高いスライドを作成、説明した経験があること。
 ·  問題の発見：オープンエンドな問題やあいまいな問題を、ピンポイントで定性的および定量的な課題へと導いた経験があること。
 · 英語でコミュニケーションできる方

求める人物像：
 · 問題解決者として、表面上レベルではなく核心に迫る回答ができる。
 · チーム内にナレッジを共有し、コミュニティーを強化できる。
 ·  適応性と内省さを持ち、 学び、教え、導き、フォローすることをいとわない。
 ·  不確実性を楽しみ、カオスな状態を構造化することができる。
 ·  周囲と協力し強力なチームメンバーとして力を発揮できる。