【データ分析】データサイエンティスト（ジュニアデータサイエンティスト）

以下のスキル・経験が求められます。

• Python（Python3.x）を用いたデータ分析・機械学習の実務経験
• SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験
• 統計学・機械学習の基礎知識（回帰・分類・クラスタリング等）
• ビジネス課題をデータ分析課題に落とし込む思考力
• Gitを用いたソースコード管理の経験

• 論理的思考力:
  事業課題のボトルネックを見抜き、データと理論を結びつけて解決策を導き出す力が求められます。
• 主体的な課題発見力:
  担当事業の関係者と議論しながら、自ら課題を発見・定義し、分析設計を行う積極性が必要です。
• スピード感と効率重視の姿勢:
  世の中のライブラリを積極的に活用し、デリバリー優先で開発を進める時間意識が求められます。
• チームワークと共有・連携力:
  プロジェクト結果の共有やコードレビューを通じて、DS同士が連携し組織全体の質を高める姿勢が必要です。
• ビジネスコミュニケーション能力:
  事業担当者やクライアントとの議論を通じて、要件を正確に把握し、信頼関係を築くためのコミュニケーション力が求められます。

• 因果推論・組合せ最適化・自然言語処理の実務経験:
  プロモーション効果測定やレコメンドエンジン開発など、高度な統計手法の実務経験者は即戦力として活躍できます。
• BigQuery・AWSなどクラウドデータ基盤の利用経験:
  BigQueryやAWS上でのデータ処理・分析の経験があると、入社後の立ち上がりがスムーズになります。
• 分析ソリューションプロダクトの開発経験:
  単なる分析にとどまらず、繰り返し使える分析プロダクトの設計・開発経験がある方は歓迎されます。
• 医療・ヘルスケア領域への関心:
  医療データの特性やドメイン知識を持つ方、または医療課題に強い関心を持つ方は、事業理解が早く活躍しやすい環境です。

• 多様な統計・機械学習手法の実践経験:
  機械学習、因果推論、組合せ最適化、自然言語処理など、事業課題に応じた多様な統計手法を実際のプロジェクトで習得できます。
• ビジネス起点のデータ分析力:
  抽象的なビジネス課題をデータ分析課題に変換し、事業インパクトを定量的に創出する、実践的なビジネスDS力が身につきます。
• 分析プロダクト開発・設計スキル:
  中長期的な価値提供を目的とした分析ソリューションプロダクトの設計・開発経験を積むことで、プロダクト志向のスキルが養われます。
• クラウド・データエンジニアリングの実務力:
  BigQuery・AWS・GitLabなどモダンな技術スタックを活用した実務経験を通じて、データエンジニアリングの基礎が身につきます。
• 医療ドメイン知識:
  医療IT業界トップ企業での分析経験を通じて、医療データの特性・規制・業界構造への深い理解が得られます。