＜業務内容＞ （Finatextグループとして採用し、ナウキャストへ出向していただく可能性がございます） ・POSデータ、クレジットカードデータ、ポイントカードデータといった消費購買データのEDA※1、レポーティング業務。また、成果物のプロダクトへのデプロイ、運用業務。 ・上場企業の売上予測モデル、変化点検知モデルなどの統計モデルの構築、評価、プロダクトへのデプロイ業務。また、それにまつわるリサーチ業務。 ・ビッグデータを保有する国内大企業や、海外のヘッジファンドとのPoC案件。 ※1: Exploratory Data Analysisの略称 具体的には以下のような経験、スキルを得ることができます。 ＜得られる経験/スキル＞ ・データ分析の実務経験、スキル。 ・ 構築したモデルをプロダクトにデプロイし、運用、改善する経験。 ・JCBやCCCなどの日本でもアクセスの難しいデータを分析する経験。 ・個別株式投資に関する知識。 MLエンジニアとして以下の様な人を探しています。金融の専門家が多数在籍していますので、金融に関する知識は入社後身につけることが可能です。 ＜必須スキル・経験＞ ・Pythonを用いたデータ分析の実務経験。 ・Pythonを用いて前処理、EDA、モデリング、評価といったデータ分析のフローを1人で行える能力。 ・Python等の機械学習モデル関連のライブラリの中身を理解し、適切に活用することができる能力。 ・技術の継続的キャッチアップが苦にならない知的好奇心。 ・日常会話レベルの日本語能力。 ＜歓迎スキル・経験＞ ・数学系、物理系、情報系，計量経済等，数理的背景のある学問の修士号・博士号。 ・統計学/機械学習のスキルを示す資格（Coursera,統計検定など）。 ・クラウドを用いた開発経験（AWS，GCPなど） ・データ分析コンペティションにおける入賞実績（Kaggleなど） ・ソフトウェア開発の実務経験 ・ビジネスレベルの英会話能力 ＜求める人物像＞ ・自発性と好奇心があり、新しい技術の採用を積極的に推進できる人 ・前向きな姿勢と自らアイディアをだして責任を持ったアクションを起こせる人 ・会社やチームの方向性に共感し、それに向かって挑戦する意欲や自己成長意識の高い人 ・地道な分析も途中で投げ出さずに完遂しようとする気概のある人 ・自分の意見や自分の独自のやり方等をしっかり持っていて既存のエンジニアと刺激しあいながら仕事ができそうな人 ・サービスの高度化/差別化のドライバーとなるアルゴリズムや運用モデルなどを楽しみながら考えたり開発したり出来る人 ＜開発環境＞ ・言語：Python 3.x ・開発環境：Linux / Docker / AWS ・技術キーワード（媒体によって適宜追加） #Python #SQL #機械学習 #自然言語処理 #AWS #Athena #金融工学