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【ComEx】Senior machine learning operation specialist, Commercial Advanced Analytics G

Location Osaka, Ōsaka, Japan Job ID R-153882 Date posted 19/01/2023

■Job Description / Capsule

This position is responsible for implementation of machine-learning based analysis outcomes on AWS to provide stable and qualified solution that overcome business challenges.
In the daily work, a person in charged will be collaborating with brand team, IT infrastructure, and data scientists to figure out the best practice of operational solution, and report stakeholders to clarify ‘so what’ of resulting benefits by words ease to understand.
To address highly complex business requirements, it is important not only just to build machine-learning operation flow, but also to understand business contexture and market dynamics behind.

<業務概要>
本ポジションでは機械学習ベースで構築された分析結果をクラウド環境 (AWS) 上に実装し、複雑なビジネス課題に対して、意義ある知見を安定的に提供する責務を担っていただきます。
日々の業務においてはブランドチームやIT、データサイエンティストと協業し、オペレーションの観点から最適な手法を提案いただきます。また各部門のステークホルダーに対して、ビジネスとして得られる「So What」についてもクリアにご説明いただきます。
このように、本ポジションは単なる分析システム構築・実装に留まらず、ビジネスへのコミットメントやその背景・理解を重視し、AZKKに定量的観点から価値を創造するものです。

■Typical Accountabilities

•Interpret outcomes generated by advanced modeling, and derive the best practice of system architecture in business as usual
•Contexture complex business issues, specifying bottleneck, and expressing a possible solution in plain language
•Develop and maintain analytics platform to process and analyze a vast amount of data
•Collaborate with various functions (Brand team, IT etc.) to propose and implement solutions to business unit in sales and marketing area
•Work across functions to shape, continuously improve advanced analytics capabilities at AstraZeneca
•Manage ongoing business relationships with data vendors, consultants and selected partners

<業務内容>
•機械学習によって生成された分析結果を解釈し、それをオペレーション化する際に最も適切な手法もしくは全体設計を作成する
•複雑なビジネス課題をかみ砕き、ボトルネックを特定し、課題解決に向けたソリューションを平易な言語でチームに共有する
•分析用データストレージの維持管理および改善を行い、よりオペレーションや日々の業務で活用しやすいプラットフォームとする
•ブランドチームやITといった幅広い部門と協業し、その中でビジネス課題を解決するソリューションの具体像を提案する
•機械学習を含む高度な分析業務に対する全社的なケーパビリティの向上を目指し、各部門と協力しその推進に取り組む
•データベンダーやコンサルタントといった外部ベンダーを管理し、質の高い結果を提示させる

■ Education, Qualifications, Skills and Experience

Essential


•Deployment of analysis outcomes to AWS by utilizing several services 
•Explaining the contents of complex analysis system to non-analytical personnel in a way that is easy to understand, and having an agreement on the course of action while executing a project
•Constructing operation flow toward BAU
•ETL process building by PySpark and their maintenance
•Pipelining scratch-developed Python code on SageMaker Studio
•Data extractions by SQL or other related database management languages
•Translating internal business issues into analytical solution


•Several AWS services to deploy machine learning models
(SageMaker Studio (notebook, pipeline), EMR, Athena, Glue, CI/CD pipeline, ECR)
•Ability to properly understand the business needs and objectives
•Script writing: (Py)Spark, Python, SQL
•Python libraries: pandas, scikit-learn, tensorflow, optuna
•Development of Excel based data aggregation
•Ability to create documents to clearly explain complex architecture

<期待される経験>
•複数のAWSサービスを活用し、分析結果のデプロイを実行したことがある
•システムの複雑な構造を非専門家に対して分かり易く説明し、プロジェクトの意義・実施について合意形成したことがある
•BAUへ向けたオペレーションプロセスを構築したことがある
•Sparkを用いたETLプロセスの構築およびその維持管理を実施したことがある
•スクラッチ開発されたPythonコードを、SageMaker Studio上でパイプライン化したことがある
•SQLもしくはそれに類する言語でデータ抽出を実施したことがある
•ビジネス目線での課題感を分析可能な形に書き換えたことがある

<スキルセット>
•機械学習モデルをデプロイするために必要なAWSサービスの利活用
(SageMaker Studio (notebook, pipeline), EMR, Athena, Glue, CI/CD pipeline, ECR)
•ビジネスニーズおよびその目的に対する理解
•コーディング: (Py)Spark, Python, SQL
•Pythonライブラリ: pandas, scikit-learn, tensorflow, optuna
•Excelベースのデータ分析
•複雑な課題をクリアに説明するドキュメント作成

Desirable

•Working in pharmaceutical industry or consulting farm
•Project management such as data analysis and/or system deployment
•Business communication and documentation in both Japanese and English
•Basic advanced modeling (machine learning)

<あれば望ましい経験>
•製薬業界もしくはコンサルティングファームでの業務経験
•分析もしくはシステム開発におけるプロジェクトマネジメント経験
•日本語・英語を用いたビジネス会話およびドキュメンテーション経験
•基礎的な機械学習モデリングへの理解

■Key Stakeholders

<Internal (to AZ or team)>

ComEx SFCE, CEX, IDS, Marketing

<External (to AZ)>

IT Venders

■Career Level

D

■Work Location

Osaka

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