シニアデータサイエンティスト - トレーディング分析＆予測モデリング | リモート勤務

機械学習の専門知識を最先端のトレーディング分析に応用したいと考える優秀なデータサイエンティストを募集しております。当社では、トレーディング戦略とビジネス成長を推進する高度な予測モデルを開発する革新的なチームに加わる経験豊富なデータサイエンティスト（経験1〜3年）を求めています。この役割では、Python、SQL、最新の機械学習フレームワークを活用して、当社のトレーディング戦略とクライアント体験に直接影響を与える効果的なソリューションを構築していただきます。 主な職務内容 - ビジネス部門と連携し、要件を理解し、トレーディングアプリケーション向けの効果的な機械学習ソリューションに変換します。 - 顧客離脱予測、コンバージョン最適化、生涯価値（LTV）予測など、ユーザー行動分析のための予測モデルを開発・強化します。 - データ前処理からモデルの本番環境へのデプロイメントまで、エンドツーエンドの機械学習パイプラインを実装します。 - Python、SQL、PySparkを使用して、クライアント行動データの包括的な探索的データ分析（EDA）を実施します。 - 既存の機械学習モデルを最適化し、精度、パフォーマンス、計算効率を向上させます。 - モデルトレーニングと推論のためのデータ品質と可用性を確保する堅牢なETLプロセスを構築します。 - モデルのパフォーマンスとビジネス仮説を検証するためのA/Bテストフレームワークを設計・実装します。 - 効率的なデータ前処理パイプラインとAPI開発を通じて、モデルを製品化します。 - 内部コードベースの改善とML モデルライフサイクルを自動化するツールの開発に貢献します。 - 知識共有と将来の参照のために、方法論、発見事項、モデルアーキテクチャを文書化します。 必須スキルと資格 - コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、数学、または関連する定量的分野の学士号または修士号。 - 専門的な環境での機械学習ソリューション開発における1〜3年の実務経験。 - 上級〜高度な英語能力（書き言葉と会話の両方）。 - NumPy、Pandas、Scikit-learnなどのデータサイエンスライブラリを使用したPython（Python 3.9以上）の強力なプログラミングスキル。 - 様々なデータベースシステムからのデータ抽出と操作のためのSQL熟練度。 - Gitなどのバージョン管理システムの経験。 - 機械学習の概念、アルゴリズム、およびその実践的応用に関する確かな理解。 - データ可視化ツールおよびライブラリ（Matplotlib、Seaborn、Plotly）の経験。 - 統計分析と仮説検定の方法論に関する知識。 - 詳細への注意と独立して作業する能力を持つ問題解決志向のマインド。 あれば望ましいスキル - PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークの経験。 - 大規模データセットを処理するためのPySparkなどのビッグデータ処理ツールの知識。 - Dockerを用いたコンテナ化の経験とマイクロサービスアーキテクチャの理解。 - 特にAWSサービス（SageMaker、Lambda、S3、EC2）のクラウドコンピューティングの専門知識。 - クライアントスコアリングモデルの開発と意思決定における予測指標の活用経験。 - 金融やトレーディング環境での過去の業務経験。 - Kaggleコンペティションや他のデータサイエンスチャレンジでの成功実績。 - 機械学習のためのMLOpsプラクティスとCI/CDパイプラインの理解。 - 時系列分析と予測手法の経験。 - フィーチャーストアの概念と実装に関する知識。 当社チームに参加する理由 当社で働くことは、データサイエンスをトレーディング戦略に適用する最前線にいることを意味します。ビジネス成果に直接影響を与える挑戦的な問題に取り組みながら、完全リモートポジションの柔軟性を享受することができます。当社は競争力のある報酬、継続的な学習機会、そしてあなたのアイデアと革新が評価される協力的な環境を提供しています。当社のチームに参加して、データ駆動型トレーディング決定の未来を形作りながら、急速に進化する分野でのキャリアを進展させましょう。