研究基盤やIT運用で蓄積されるログ、利用量、監視値を、運用改善や推薦・予兆検知に使える分析ロジックへ変換する役割です。
職務概要
コンピューティングリソース、ジョブキュー、異常検知、調達最適化等のデータ分析・予測アルゴリズム検証、および本番環境への実装支援。
担当領域
研究基盤やIT運用で蓄積されるログ、利用量、監視値を、運用改善や推薦・予兆検知に使える分析ロジックへ変換する役割です。
職種
アルゴリズムエンジニア
品質・アルゴリズム
研究基盤の利用実績を、設備計画や運用改善に使える指標へ変換します。
監視やDB点検の数値を、担当者が判断しやすい予兆情報へ整理します。
アルゴリズムを過度に誇張せず、説明可能で運用可能な範囲に落とし込みます。
担当する業務
業務01
ジョブ待ち時間、利用率、容量推移、アラート傾向の分析
業務02
しきい値、優先度、候補推薦、異常検知ロジックの検証
業務03
PoC用の分析スクリプト、評価データ、検証レポート作成
業務04
PM、バックエンド、運用担当と実装可能な指標へ落とし込み
業務05
分析結果を顧客説明や運用改善に使える形へ整理
日々の進め方
利用ログ、監視値、台帳データの前処理を確認
仮説、評価指標、検証データを整理
分析スクリプトと結果レポートを作成
プロダクトへ組み込む指標と制約条件を確認
応募要件
必須要件
- Python等でのデータ分析、数値処理、ログ解析経験
- 統計、機械学習、最適化、時系列分析のいずれかの基礎理解
- 実験条件、評価指標、限界を明確に記録できること
- 業務で使える簡潔な分析結果へまとめられること
歓迎条件
- HPC、監視、DB性能、ストレージ容量、調達推薦の分析経験
- Pandas、NumPy、scikit-learn、SQL、可視化ツールの経験
- MLOpsや分析ロジックのプロダクト組み込み経験
- 研究機関やR&D向けデータ分析支援経験
関わる領域
計算資源利用分析
運用異常検知
容量・性能傾向分析
調達候補比較ロジック
入社後の流れ
- 1ヶ月目: 製品ログ、監視値、代表データを理解
- 2ヶ月目: 既存データの集計と可視化を担当
- 3ヶ月目: 小規模分析ロジックの検証を担当
- 以降: 製品組み込み前提の評価設計と実装支援を担当
選考プロセス
- 書類確認: 経験領域、担当した作業範囲、文書作成経験を確認します。
- 一次面談: 担当業務の粒度、日常業務の進め方、確認・報告の姿勢をすり合わせます。
- 実務確認: 簡単な台帳整理、手順書レビュー、確認メモ作成など職種に近い課題を実施します。
- 最終面談: 入社時期、担当範囲、勤務条件、入社後の育成計画を確認します。