仕事内容
「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか？ 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。

【具体的な業務例】

自然言語処理（NLP）： 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。
データエンジニアリング： AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化（QuickSight等）。
統計解析・EDA： Python（Pandas/Matplotlib）を用いた探索的データ解析、特徴量エンジニアリング、モデルの精度改善。
この仕事の魅力
「作って終わり」にしない： PoCレベルの考察で終わらず、実際のプロダクトや業務フローに組み込まれるまでの「一連のプロセス」を経験できます。
技術スタックのアップデート： SageMakerやSnowflake、さらには最新の生成AIを活用した分析レポート自動化など、モダンな環境に身を置けます。

■必須条件
Pythonを用いたデータ分析の実務経験（2年以上 / EDA、モデル選定、実装）
SQLによる複雑なデータ抽出・加工の実務経験
クラウド（AWS/GCP）環境下での開発・検証経験

■歓迎要件
自然言語処理、または需要予測などの時系列データ分析経験
統計学、数理統計、確率論の深い知識
データサイエンス関連の資格、またはKaggle等のコンペ参加経験