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データサイエンティストと連携しビジネス課題を解決するデータエンジニアを募集

データエンジニア
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on 2020/04/30

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データサイエンティストと連携しビジネス課題を解決するデータエンジニアを募集

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Matt McDevitt

Matt is a COO at QuantumBlack Japan. QuantumBlack is the Machine Learning/AI center of excellence within McKinsey & Company. Matt's role encompasses launching and operating QuantumBlack in Japan as an Associate Partner including leading programs with clients to leverage the latest and greatest technology around ML/AI while also ensuring significant business impact. Previously, Matt was Data Engineering Director at Think Big Analytics Teradata in Japan, UK and US. Matt was one of Think Big’s earliest team members playing many roles to help incubate and build Think Big over its 8-year history. From scratch he established Think Big offices in Mountain View, Salt Lake City, New York, London and Tokyo. Matt’s Program and Practice Management experience includes leading some of the world’s largest deployments of Big Data technologies including Hadoop, Deep Learning, Machine Learning, Tensorflow, Spark, and NoSQL with an array of High Tech Manufacturing, Automotive, Pharma, Financial Services and CPG clients. Matt holds a Bachelor’s Degree from Stanford University and is certified in Japanese from the JLPT N3 exam. When he is not working on Big Data and Advanced Analytics, he enjoys a competitive round of pub trivia.

石田 修平

QuantumBlack/McKinseyのシニアデータサイエンティストとして、主に機械学習モデル・パイプラインの構築をしています。統計モデリング、統計的因果推論、数理最適化などの手法も用います。以前は損害保険会社でアクチュアリー、日系コンサルティングファームでデータサイエンティストをしていました。

Tsubasa Itani

国内大手航空会社におけるデータサイエンティストとしての挑戦からAdvanced analyticsに魅せられ、現在はQuantumBlack/マッキンゼー・アンド・カンパニーでコンサルタント 兼プロジェクトマネージャー 兼アナリティクストランスレータ として国内外の企業と共に機械学習モデルで日本のビジネスを変革

QuantumBlack - A McKinsey Company -のメンバー

Matt is a COO at QuantumBlack Japan. QuantumBlack is the Machine Learning/AI center of excellence within McKinsey & Company. Matt's role encompasses launching and operating QuantumBlack in Japan as an Associate Partner including leading programs with clients to leverage the latest and greatest tech...

なにをやっているのか

<2つのポイントを重視してインパクトを実現> 1.パフォーマンス ・データ、アナリティクス、デザインを活用し、企業の成果を変革 ・クライアントが有する既存データを用いて、組織パフォーマンスを改善するレバーを特定 ・クライアントのパフォーマンス向上に向け、具体的な施策を提示 ・クライアントとの協働により、パフォーマンス向上を達成 2.成長 ・データドリブンで新製品・サービスを開発し、新たな収益創出を支援 ・組織内またはエコシステムに存在する既存データを活用し、提供価値の変革を支援 ・コンセプト設計や、中核となるアナリティクスの構築、デザイン、プロトタイピングにより、広範なビジネスの設計を支援 ・パートナーシップにより、高い業界専門性、変革のノウハウ、分析能力を捕捉できる ・チェンジマネジメント+アナリティクスの専門知識+業界に対する豊富な知見  ⇒パフォーマンス向上
Process, People, and Technology.

なにをやっているのか

<2つのポイントを重視してインパクトを実現> 1.パフォーマンス ・データ、アナリティクス、デザインを活用し、企業の成果を変革 ・クライアントが有する既存データを用いて、組織パフォーマンスを改善するレバーを特定 ・クライアントのパフォーマンス向上に向け、具体的な施策を提示 ・クライアントとの協働により、パフォーマンス向上を達成 2.成長 ・データドリブンで新製品・サービスを開発し、新たな収益創出を支援 ・組織内またはエコシステムに存在する既存データを活用し、提供価値の変革を支援 ・コンセプト設計や、中核となるアナリティクスの構築、デザイン、プロトタイピングにより、広範なビジネスの設計を支援 ・パートナーシップにより、高い業界専門性、変革のノウハウ、分析能力を捕捉できる ・チェンジマネジメント+アナリティクスの専門知識+業界に対する豊富な知見  ⇒パフォーマンス向上

なぜやるのか

<データとアナリティクス、デザインを駆使して企業の可能性を最大化> QuantumBlackはF1(フォーミュラ・ワン)業界で誕生し、実績を蓄積。 F1の世界では、僅かな違いが勝敗を左右し、データ・アナリティクスが競争優位性をもたらします。 既存のデータから、 “組織を動かしているもの”のパターンを特定、分離、活用し、測定可能な分析結果を用いて正確な施策を実施することにより、パフォーマンスを改善します。

どうやっているのか

Process, People, and Technology.

<10年以上の経験に裏付けられた"5i"プロトコルに沿って、 テクノロジーを駆使し効率的にアナリティクスプロジェクトを提供> ・プロセス: アナリティクスの洞察をインパクトに変えるためのプロトコル ・人材: アナリティクス変革を支える多分野にわたる専門性の高い人材 ・テクノロジー: 効率的なプロセスの実行を可能にする独自のソフトウェア資産 <プロセス・人材・テクノロジーを組み合わせた“5i”プロトコル> i1: ideation 「アイデア創出」 ・プロセスを可視化 ・ポテンシャル特定 ・施策オプション洗い出し ・プロジェクトの優先順位付けでポートフォリオを最適化 i2: intelligence 「実行可能性検証」 ・評価基準を定義 ・データ整合性を評価 ・仮説設定 ・技術検証 ・ROI算出 i3: inception 「インサイト抽出」 ・データ抽出・統合 ・モデル構築 ・事業成長要素を特定 ・インパクト測定 ・詳細な施策を設計 i4: interventions 「施策実行」 ・各施策を実行、モニタリング ・デジタルツール展開 ・チームコーチング ・インパクト検証、モニタリング ・ポートフォリオ最適化 i5: independence 「ケーパビリティ構築」 ・ガバナンスを確立 ・エキスパートチームのトレーニング ・技術移転 ・リーダーシップトレーニング展開

こんなことやります

クライアントやデータサイエンティストと密に連携し、実世界のビジネス課題を解決するデータサイエンスや機械学習モデリングアプローチに関する機能を構築します。データエンジニアはデータサイエンスのプロセスやアナリティクスの基盤となるテクノロジーとプラットフォームを整備します。そして、最新の技術に触れつつながら、データパイプライン、ランリング、特徴量エンジニアリングに関する知識を得ることができます。 QuantumBlackは企業がデータを活用して意思決定を行うための支援を行います。私たちはビジネスでの経験と大規模なデータ分析・可視化の専門性と高度なソフトウェアエンジニアリングのノウハウを組み合わせて結果を導きます。製薬から金融、フォーミュラ・ワンまで、私たちは企業がより良い意思決定を行うために必要なデータサイエンスとデータの可視化に関するプロトタイプ構築、モデル開発、実装を支援します。 <役割と責任> / データ・ランドスケープ、データの抽出方法や安全なデータの受け渡しアプローチについて検討する / さまざまなソースやシステムからビックデータプラットフォームへデータの取得、取り込み、処理を行う / 多様なチームと、データ分析を通じてビジネス課題を解決する / 全てのエンゲージメントにおいて情報セキュリティ基準を担保できるようセキュリティ担当者と調整する / データサイエンティストと共にデータフィールドをビジネス仮説にマッピングし、データをキュレート、ラングリングして、アドバンストアナリティクスのモデルで使える状態にする / インフラチームと連携し、準備すべきテクノロジースタックを明確する / 新しくクリエイティブなテクニックを使いクライアントおよび社内のR&Dプロジェクトにインパクトをもたらす <要件> / ビジネスにおけるクライアントフェイシングや、チームの一員として仕事を行う経験 / Python、Scala、SQL、Javaのうち2つ以上のテクノロジーに関する十分な経験 / 構造化データ、半構造化データ、非構造化データを理解し、情報を抽出してデータセット間のつながりを特定できる能力 / 複数のデータベース技術に関する十分な経験:分散処理(Spark、Hadoop、EMR)、RDBMS(MS SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL)、NoSQL(MongoDB、DynamoDB、Cassandra、Neo4J、Titan)など / AWS、Azure、Google Platform、Databricks などクラウド環境における経験および関心 / 複雑なソリューションを分かりやすくコミュニケーションする能力
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    会社情報

    2009/01に設立

    400人のメンバー

    Ark Hills Sengokuyama Mori Tower 9-10 Tokyo 106-0032 Japan