| 主な責任 |
| データエンジニアリングとパイプライン |
- Amazon SP-API、広告 API、その他の e コマース プラットフォームのデータ パイプラインを構築および管理します。
- 製品レビュー、売上、広告、財務データを収集し、構造化された形式で処理します。
自動化とAIソリューション |
- 日常のビジネス プロセス (レビュー分析、キャンペーンの最適化、予測など) を最適化するための自動化スクリプトを設計および実装します。
- AI/ML モデル (クラスタリング、感情分析、予測、異常検出など) を適用して、実用的な洞察を生成します。
- コンテンツ生成、分類、要約などのタスクのワークフローに LLM (OpenAI、HuggingFace など) を統合します。
コラボレーションとビジネスへの影響 |
- ビジネス チーム (マーケティング、サプライ チェーン、財務、カスタマー サポート) と緊密に連携して、ビジネス ニーズを技術的なソリューションに変換します。
- 意思決定をサポートするダッシュボードと自動レポートを提供します。
- AI/自動化プロジェクトが適切に文書化され、テストされ、スケーラブルであることを確認します。
必須要件: |
- Python（pandas、scikit-learn、API 処理、Web スクレイピング）に精通していること。
- SQL に関する確かな知識と、リレーショナル データベースまたはクラウド データ ウェアハウス (BigQuery、Snowflake、Redshift) の操作に関する知識。
- データ パイプライン、ETL/ELT プロセス、API 統合の経験。
- AI/ML の概念とライブラリ (例: HuggingFace、TensorFlow、PyTorch、OpenAI API) に関する知識。
- 優れた英語コミュニケーションスキル（読み書きと会話）。
あれば便利: |
- 電子商取引またはマーケットプレイスデータ（Amazon、Shopee、Lazada、Shopify など）の経験。
- 基本的な DevOps の知識 (Docker、GitHub Actions、CI/CD)。
- ベクター データベース (Pinecone、Weaviate、FAISS) とセマンティック検索の理解。
- ダッシュボード ツール (Tableau、Power BI、Looker) の実践経験。
性格と仕事のスタイル |
- 実践的で実用的な考え方を持つ問題解決者。
- 速度 (80/20 ソリューション) と長期的なスケーラビリティのバランスをとることができます。
- 自発的で積極的であり、国際的なチームと緊密に協力できる。
- 新しいツールに興味があり、AI と自動化に熱心で、学び成長することに熱心です。
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