職種紹介

データサイエンティスト

仕事内容

データサイエンティストは、大量の複雑なデータを管理し、解析し、解釈する専門職です。 統計学、データ分析、機械学習などの技術を使用して、データから有用な情報を抽出し、ビジネスの意思決定に役立つ価値を提供する仕事です。 つまり分析だけでなく、企業がデータをより効果的に活用するための戦略とソリューションを提供します。
TDSEに在籍する多くのデータサイエンティストはアナリティクスコンサルタントとして、データサイエンスの専門知識とビジネスの理解を組み合わせて、企業がデータから最大の価値を引き出すのを支援しています。
一方で、エキスパートとして高度な機械学習・データ分析スキルやITスキルを保有し、自社プロダクトや高度な技術を必要とする分析テーマを解決する専門職を目指すこともできます。

アナリティスクコンサルタントとは

TDSEは、ビジネス課題に着目し、データサイエンスの手法を活用して解決策を提供するコンサルティングサービスを提供しています。このサービスをTDSEではアナリティクスコンサルティングと呼んでいます。TDSEのデータサイエンティストの多くはアナリティクスコンサルティングを行っています。
アナリティクスコンサルティングでは、まずビジネス課題を数理的に解決することができるよう、分析課題に翻訳します。
そして、数理モデルや人工知能を活用して、分析課題を解析・検証し、最適な解決策を導き出します。
また、解決策の提供に留まらず、その解決策をビジネスの現場で実際に運用するための支援（施策・システム化）も行います。
このように、ビジネスの現場での解決策の実装に向けて、十分な検討を行い、ビジネスにとって最適な形で解決策を活用することを目指します。

データサイエンティスト/エキスパート

研究開発、自社プロダクト開発、難易度の高い分析プロジェクト、提案難易度の高いビジネス課題など、技術的に専門性の高い業務を担当しています。データサイエンスだけでなく、ソフトウェア開発、クラウド環境、コンサルティング技術などに精通し、価値提供を行っています。

データサイエンティストに必要なスキル

ビジネススキル・ITスキル・数理スキル
3つの要素が必要といわれています

新卒採用及び未経験採用の場合は、これらのスキルを身に着ける素養があるか、学習できるための数理知識を持っているか否かに着目しています。統計学や機械学習を専攻していない他分野の研究を学生時代に行っていた社員も多く在籍しています。

エンジニア

仕事内容

機械学習プラットフォームの構築やAI活用のためのWEB開発、大量データの加工を実装するフルスタックエンジニアとして活躍いただく職種です。
TDSEのビジョン「データを活用した可能性に溢れた豊かな社会」の実現には、データサイエンス力だけでなく、エンジニア力が必要です。
そのため以下のようなエンジニアが活躍しています。

大量データを処理しデータをより活用しやすい形に変えるエンジニア（データエンジニア）

TDSEのデータエンジニアは、データ収集・加工の自動化、データレイク・データマートの構築などが主な仕事内容です。 機械学習やBIツールによるデータ分析を行うためには、データを利用可能な状況にすることが必須です。 データエンジニアはクライアントのデータ利活用に関する課題解決に日々取り組んでいます。

活用されたデータを社会に展開するソフトウェアを開発できるエンジニア（アプリケーションエンジニア）

TDSEのアプリケーションエンジニアは、クラウドを利用したアプリケーション開発・運用を担当しています。 AIや機械学習に関するWEBやAPIサーバを利用したプロダクションサービスの実装・デプロイメント、UI/UX設計・実装などが主な仕事内容となります。 自社プロダクトサービスの開発も担当しています。

ITやクラウド技術に精通し、AIの運用/自動化を円滑に行うエンジニア（MLOpsエンジニア）

TDSEでは、AI・機械学習を活用したアプリケーションを開発し、お客様のビジネス価値を最大化することを目指しています。 MLOpsを導入し、AI・機械学習のプロダクション化する案件も増えてきました。 このような背景の中、機械学習の自動化システムに向けて意欲的に取り組んでいます。

データ活用やアプリケーション開発案件のプロジェクトマネージメント（プロジェクトマネージャ）

データエンジニアやアプリケーションエンジニアのチームをリードし、プロジェクトマネージメントを担当します。

AIコンサルティング営業

既存・新規クライアントに対し、深耕営業及び新規案件創出の営業活動を、弊社のデータサイエンティストやビジネスコンサルタントとチームとなって推進しております。　

仕事内容

■クライアントニーズの把握
クライアントのビジネス課題を把握し、ニーズや要望を理解します。
クライアントとコミュニケーションをとりながら、直面する問題や課題を明確化し、技術社員(データサイエンティスト・エンジニア)とともに解決策を提案します。

■提案の作成
クライアントニーズに基づいて、技術社員の協力を得ながら提案書を作成。
提案書には、解決策の概要やアプローチ方法、実施スケジュール、コストなどが含まれます。
顧客のニーズや課題に対応し、最適な解決策を提供します。

■プレゼンテーション
技術社員とともに提案内容をプレゼンテーションします。
クライアントとの共通認識を深め、契約に向けて進めます。

■契約締結
提案に基づいて、契約を締結します。

■クライアントとの関係構築
契約後も、クライアントとの関係を構築し、信頼関係を築きます。
継続的にクライアントからの要望や課題を把握し、サポートすることで、クライアントからの信頼を獲得し、TDSEの掲げる案件の大規模長期化に貢献します。

ソリューションエンジニア

仕事内容

対話型AIプラットフォーム「COGNIGY」の構築・カスタマイズを中心に、自社プロダクトとの連携や、話題のChatGPTを取り入れたサービス提供を行います。 ソリューションエンジニアは、企業の問題をIT技術を用いて解決する役割を担います。JavaScriptやAPIを使ったデータ連携システムの構築もあり、さまざまなAPI連携（LINE、Facebook等）を駆使したシステムを実現できます。 自社開発チームと連携し、独自のソリューションを企画、実行する機会もあり、これからの成長分野で業界を変革を目指します。