シニアリモートデータサイエンティスト - 機械学習/Python/予測分析

データサイエンティストとして、ビジネスインテリジェンスと機械学習の交差点で働き、当社のトレーディングプラットフォームの成功を推進する高度な予測モデルを開発していただきます。ビジネス要件を実用的なデータインサイトと拡張性のあるMLソリューションに変換するため、部門横断的なチームと連携していただきます。 主な職務内容 - ビジネス部門と効果的にコミュニケーションを取り、要件を収集し、製品変更が既存のMLソリューションに及ぼす影響を理解します。 - 予測精度と効率を向上させるために、現在の機械学習モデルとシステムのパフォーマンス指標を強化します。 - チャーン予測、コンバージョン最適化、生涯価値（LTV）予測など、ユーザー行動分析に焦点を当てた新しい予測モデルを設計・開発します。 - データ前処理、予測生成、ビジネス統合のための堅牢なコードを作成することにより、モデルを製品化します。 - Python、SQL、PySparkを使用してクライアントの行動データに関する包括的な探索的データ分析（EDA）を実施します。 - 内部コードベースの品質向上に貢献し、MLモデルライフサイクルを効率化するための自動化ツールを開発します。 - データサイエンスチームとの定期的なコードレビューや知識共有セッションに参加します。 - 将来の参照と継続的な改善のために、モデルアーキテクチャ、方法論、結果を文書化します。 必須スキル・資格 - コンピュータサイエンス、統計学、数学、または関連する定量的分野の学士号以上。 - 本番環境での機械学習ソリューションの構築と実装における1-3年の実証された経験。 - NumPy、Pandas、Scikit-learn（バージョン1.2以上）などのデータサイエンスライブラリを含むPython 3.9以上のプログラミングに強い熟練度。 - データ抽出と操作のためのSQLに関する確かな理解。 - 共同開発のためのGitを使用したバージョン管理の経験。 - 上級または中上級レベルの英語能力（筆記および口頭）。 - 統計分析と機械学習アルゴリズムに関する実証された経験。 - 最小限の監督でリモート環境で独立して作業する能力。 - 優れた問題解決能力と細部への注意力。 あれば望ましいスキル - クライアントスコアリングモデルの開発と実装、および意思決定プロセスにおける予測指標の活用経験。 - 実証可能な結果を伴うKaggleコンペティションへの過去の参加。 - ビジネス指標分析とクライアント行動パターンの深い理解。 - ディープラーニング実装のためのPyTorch 2.0以上の知識。 - 大規模データ処理のためのPySparkの経験。 - 一貫したデプロイメント環境のためのDockerコンテナ化の知識。 - 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概念の理解。 - 金融またはトレーディング業界でのバックグラウンド。 - A/Bテスト方法論と実装の経験。 当社チームに参加する理由 当社の革新的な企業に参加し、最先端のトレーディングソリューションに貢献しながら、リモートワークの柔軟性をお楽しみください。複雑な問題を解決し、大規模なデータセットを扱い、実際のビジネスに影響を与える機械学習モデルを実装する機会があります。当社では、競争力のある報酬、専門的成長の機会、そしてあなたのデータサイエンスの専門知識が評価され、継続的に発展する協力的な環境を提供しています。