データサイエンティスト / 機械学習エンジニア
データサイエンティストとして、顧客分析・需要予測・レコメンドシステムの構築に5年以上従事。 ビジネス課題を統計分析・機械学習で解決し、施策の意思決定を支援しています。
Python/Rを用いたデータ分析基盤の構築と運用
機械学習モデルの設計・実装・評価（分類、回帰、クラスタリング、レコメンド）
ダッシュボード作成によるKPI可視化とインサイト共有
ビジネス部門と連携し、PoCから本番適用まで一気通貫で推進
マーケティングデータのセグメンテーション手法に関する研究を行い、修士論文を執筆
統計モデリングとPythonによる実データ分析のスキルを習得
学会発表1回、論文投稿1件
小売業向け需要予測モデルを開発し、在庫削減と売上向上に貢献
顧客セグメンテーションとLTV予測モデルを構築し、マーケティング施策のROI改善を実現
各種分析ダッシュボードをLooker Studioで整備し、非エンジニアでもデータ活用できる環境を提供
データ基盤（BigQuery・dbt）の設計・運用を担当し、分析工数を50%削減
ウェブアクセスログと購買データを統合し、ユーザー行動分析を実施
アンケートデータの統計解析（クロス集計・回帰分析）による顧客満足度要因の特定
SQLやExcelを用いた定常レポートの自動作成により、レポート作成時間を短縮
小売需要予測の精度改善をテーマにした社内データコンペティションで最優秀賞を受賞。
実データを用いたクラスタリング手法の比較分析を行い、ビジネス適用における有効性を考察。
LightGBMとProphetによるアンサンブル予測
BigQueryでのデータ集計パイプライン構築
店舗ごとの特性を考慮した特徴量エンジニアリング
初学者向けPythonデータ分析ハンズオンの講師を担当
参加者のコードレビューやLT会の企画運営を通じて、コミュニティの活性化に貢献