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  2. WORK STYLE ALBERTの働き方
  3. データサイエンティストとは?

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DATA SCIENTIST

データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは?

ALBERTにおけるデータサイエンティストの役割

データサイエンティストとは、一般的には「データ分析でビジネスの意思決定をサポートする人材」と定義されます。ALBERTではデータサイエンティストの業務をその特性や目的に応じて、4つの型に分類しています。様々なプロジェクトを経験することで、その人の適正や興味関心に合わせたデータサイエンティストの配置を行っています。

  • アナリスト型

    アナリスト型

    クライアントからご提供いただいたデータを分析し、基礎集計・可視化等のステップを経て、 統計・機械学習モデル及びアルゴリズムの構築までが主な担当領域となります。その際に論文や技術書を参照しながらプロジェクトで使用する技術の選択・キャッチアップを行います。また、分析プロセスを報告書にまとめ、クライアントへの説明も担当します。

  • リサーチャー型

    リサーチャー型

    最新技術に関する継続的なキャッチアップを行い、技術的難易度が高く研究開発要素の強いプロジェクトを担当します。また、その技術を社内勉強会で共有したり、技術ブログの執筆や学会発表を行ったりすることで社外に向けての技術力発信も担当します。

  • エンジニア型

    エンジニア型

    大規模データを前処理し、分析可能な状態に整備します。拡張性、保守性、処理速度等を考慮しつつ、事前に検証が済んだモデルやアルゴリズムを実際のシステムに導入するための開発作業までが主な担当領域となります。

  • マネージャー型

    マネージャー型

    クライアントの課題を整理し、分析可能な問題設定に落とし込み分析方針の全体設計を行います。また、配下のメンバーのタスク管理やスケジュール管理、レビュー等を通じて、分析プロジェクトの技術的な品質管理を担当します。

分析力を磨き続けることができる環境

ALBERTでは独自の養成プログラムに沿って指導するため、現在の研究内容がどのようなものでも構いません。そのため、統計学、金融工学、宇宙物理学、計算機科学、心理学、神経科学、経済学など様々な領域で高度な研究を行なってきた専門家が集まります。好奇心と向上心を持った専門家たちが日々技術を磨きあう環境がALBERTにはあるのです。

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