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■案件サマリー
ヘルスケア領域で研究開発を推進する企業における、データ分析・予測モデル構築業務を担当する案件です。
データの前処理から機械学習モデルの評価・改善提案まで、実装から検証まで一連のプロセスを経験できます。
将来的には専門領域（モデル開発・データベース活用・運用基盤構築など）へのキャリアパスも想定されています。
■業務内容
- 生データの取得・クレンジング・品質検査（欠損値、外れ値、データ分布の確認）
- 探索的な分析実施および可視化を通じた仮説の検証
- 機械学習モデルの設計・構築・性能評価（ベースラインモデルの構築から性能改善への提案）
- 機械学習に用いる入力特性の設計および評価メトリクスの策定
- 異常検出を含む各種分析タスクの実行
- 分析内容・結果の文書化と組織内での共有（再現可能な形式での記録）
■求めるスキル
【必須】
- Python または R を用いたデータ分析の実務経験（各種ライブラリの使用含む）
- 機械学習の実務経験またはそれに相当するスキル（分類・回帰・時系列予測・異常検知のいずれか）
- 実験結果の整理分析と改善案の提案を、言語化して説明できる能力
【歓迎】
- 複数人での開発経験（バージョン管理、コードレビュー等を含む開発フロー）
- PyTorch・TensorFlow等の深層学習フレームワークの利用経験
- 統計学・因果推論・ベイズ統計の知見
- SQL や BigQuery・Snowflake 等のクラウド型データウェアハウスの操作経験
- 分析結果からプロダクト仕様への落とし込み経験
- Python と R 両言語の実務経験
- AWS・GCP・Azure 等クラウドプラットフォームの利用経験
- 論文の実装再現やベンチマーク評価の経験
- 不均衡データセット、マルチモーダルデータ、時系列データの分析経験
■働き方
記載なし
会社名
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