AIで真のビジネス価値を創るData Scientistの仕事
DataRobot Japanの中の人
金融、小売、流通、通信、製造業、ヘルスケア、公共、など様々な業界でご利用いただいているエンタープライズAIプラットフォーム『DataRobot』。世界で初めてAuto ML（機械学習自動化技術）ジャンルを創った同社がもう一つ創ったと言われているのが、Customer Facing Data Scientist（CFDS）なるロールです。 DataRobot（会社、製品）にちょっと興味がある方、CFDSはDSと何が違うの？ と思われた方、データ分析で真のビジネス価値を創出できると信じている方、ぜひ一度カジュアルに会話しませんか？ 例えば 1. DataRobotってどんな会社？ 2. AIプラットフォームDataRobotって何？ 何がすごいの？ 3. DataRobotのデータサイエンティスト（CFDS）は何をしているの？ 4. DataRobotのチーム構成ってどうなっているの？ 5. DataRobotにはどんな人が働いているの？ 6. 何でDataRobotに転職したの？ 7. ヘルスケア業界ではどんなところにAIが使われているの？ など、気軽にご質問いただければお答えします。 （面談時間は最大60分でご都合に合わせます）
こんな人と話したい
・「PoC」で終わるのでなく、AIを業務実装して真の価値創出を実現させることに貢献したい方 ・現場と密に話しながら現場の課題をデータサイエンスを使って解決していくことに興味がある方 ・世界トップクラスのデータサイエンティストがいる環境でレベルアップしたい方 ・自社だけではなく様々な企業の業務課題をデータ分析で解決したい方
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基本情報
自己紹介
DataRobot Japanのデータサイエンスチーム責任者。 医療機器メーカーの技術部門（生産技術、サービス技術、研究開発など）から、ヘルスケア業界を担当するデータサイエンティスト（Customer Facing Data Scientist）として2018年DataRobot Japanへ転職し、製薬企業、医療系研究機関、病院、医療機器メーカーなどへのAI導入・AI利活用をご支援。2021年より現職。（データサイエンティストの採用責任者を兼任） 順天堂大学客員研究員。 主なデータ分析経験 ・実験計画法を用いた製造条件最適化 ・実験計画法を用いたソフトウェア検査効率化 ・応答局面法を用いた設計条件最適化 ・機械学習を用いた消耗部品の異常検知 ・機械学習を用いた臨床データ分析 ・統計的因果推論を用いた臨床データ分析 ・機械学習を用いた要因分析 ・多変量解析を用いた要因分析
年齢
50歳以上
経験したこと
- カスタマーサクセス
- 統計解析
- 機械学習
- 臨床データ分析
- 統計的品質管理
- 要因分析
- 営業データ分析
- 生物統計
- 品質データ分析
- 信頼性解析
- ソフトウエア品質管理
- 未然防止
- 異常検知
キャリア
職歴
GE Healthcare Japan
製造部門 生産技術エンジニア
1991/04 - 1995/10
品質工学・実験計画法を用いた製造条件最適化 統計解析手法を用いた品質問題の要因分析
GE Healthcare Japan
統計的品質管理活動（Six Sigma）の分析リーダー
1995/11 - 2001/09
記述統計、推測統計、実験計画法、品質工学などを用いた全社的な品質改善活動（プロジェクトリーダーの育成と分析支援）
GE Healthcare Japan
サービス部門マネージャー
2001/10 - 2009/12
ライン長としてサービス技術チームを統括
GE Healthcare Japan
技術部門 分析担当マネージャー
2010/01 - 2018/05
機械学習・統計的因果推論を用いた臨床データ分析（大学・病院との共同研究） 実験計画法を用いたソフトウェア検査効率化 機械学習を用いたセンサー部品の異常検知 機械学習を用いた製造不良の要因分析 機械学習を用いた故障原因分析
DataRobot Japan
データサイエンティスト
2018/06 - 2020/12
ヘルスケア業界（製薬企業、医療系研究機関、病院、医療機器メーカーなど）のお客様（DataRobotユーザー）の業務課題解決をご支援
学歴
東京工業大学、大学院
1985/04 - 1991/03
パーソナル
出身地
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趣味
楽器演奏
写真
- カジュアル面談プラットフォーム Pitta
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