・国および自治体向け経営管理システムWseVine Build&Scrapの開発から派生した新規プロジェクトをお任せいたします。 ・行政のビッグデータを扱う非常に難易度の高いポジションでございます。 【業務詳細】 ・データを使ってテキストマイニングでマッチングロジックを組み立てることができる ・予算情報の解析＆マッチングアルゴリズムに転用できる 【開発環境・ツール・手法】 AWS, Slack, Notion, Figma, Linear, GitHub Actions,アジャイル（※他手法の可能性もあり）Cursor, Claude Code 【事業の魅力】 ・社会課題の本質に挑める。 -WiseVineは、自治体の予算編成における意思決定そのものを改革するGovTechスタートアップです。単なる業務効率化ではなく、「限られた財源で本当に必要な施策を選び抜く」ための意思決定基盤を提供しています。 ・公共セクターへの貢献意欲がある方には、これ以上ないフィールドがあります。

・機械学習・統計の基礎知識がある 　-教師なし学習の代表的な手法（クラスタリング、次元削減、トピックモデルなど）を理解している 　-k-means、階層的クラスタリング、t-SNE、PCA、LDAなどを実データに適用できる 　-「教師なし」であるため、正解ラベルがない状況でパターンや構造を見つける発想ができる ・自然言語処理（NLP）の知識 　-テキスト前処理（分かち書き、ストップワード除去、ステミング/レンマ化） 　-ベクトル化手法（Bag-of-Words、TF-IDF、word2vec、BERT埋め込みなど） 　-コーパスの特徴抽出とそれを教師なしモデルに渡す流れを理解している ・実装スキル 　-PythonやRなどで実装可能 　-scikit-learn、gensim、spaCy、transformers などのライブラリを使える 　-データ前処理からモデリング、可視化までを一貫してできる 　-結果を業務で活かせる形に解釈し、レポーティングできる ・応用力・ビジネス視点 　-「テキストマイニングを通じて何を明らかにしたいか」を整理できる 　　例：顧客アンケートの潜在テーマ抽出、SNSの意見クラスタリング、FAQ分類の自動化など 　-単なる分析だけでなく、意思決定や改善施策に役立つインサイトを導き出せる

・可視化スキル（t-SNEクラスタリング結果の散布図、トピック分布のワードクラウドなど） ・大規模データ処理（BigQuery、Spark、Hadoopなどの知識があれば尚良し） ・英語など多言語テキスト処理ができると、グローバル案件にも強い

・主体的に行動ができる方 ・チーム開発の環境で他エンジニアとスムーズな連携が取れる方 ・複雑なドメインに対してキャッチアップし、学んでいく姿勢のある方 ・"Fail fast, fail cheap, and fail smart." な考えで行動できる方