Python × データベースエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 9ページ目

作業内容 ・全国の自治体から集まる健診データやレセプトデータなどの 　ヘルスビックデータの活用とソーシャルマーケティングシステムの 　データ処理を行っていただきます。 ・今回は事業規模拡大による組織強化のため、 　事業を支えるコアシステムであるビッグデータ分析基盤を開発において、 　サーバーサイドの実装からインフラ領域まで幅広くご担当いただきます。

作業内容 ■ミッション 医療従事者向け各種サービスのログデータ等を、科学統計手法を駆使して分析。データ取得方法の改善および開発。クライアントに提供するサービスの付加価値創造を通し医療情報をより効率的に提供する。 ■業務概要 ・ビジス側の責任者からのニーズ・シーズをヒアリングし、分析データの活用方法の提案 ・各サービスのKPI改善に向けた統計的観点での調査*効果検証 ・音声自動テロップシステムの調査研究・開発 ・ユーザーの視聴ログデータ、マーケティングデータの一元的な集約・運用・分析基盤の設計・構築 ■このPJでは以下の経験を身につける事が出来ます。 ・動画視聴データを中心とした大量データの分析基盤構築経験 ・機械学習プロセスを含むモデル構築や機能検証のためのプロトタイピング ・データ設計・分析のプロジェクトを統括し、中長期的なデータ戦略立案経験 ・より良い医療へつながる社会貢献性の高い領域でのデータ活用基盤の開発経験

作業内容 ・全国の自治体から集まる健診データやレセプトデータなどの ヘルスビックデータの活用とソーシャルマーケティングシステムの データ処理を行っていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発 　-事業のDX化に伴う開発 　-既存システムの運用/開発 ・将来的にはWebサービスやアプリケーションなど新規事業の開発可能性もございます。

作業内容 ・インストリーム広告配信プラットフォームにおける 　データ分析基盤の構築、運用保守とデータ分析に携わっていただきます。 ・具体的な作業の内容としては、以下を想定しております。 　・広告配信ログの加工、集計パイプラインの開発運用 　・広告運用者向けのデータマート開発運用 　・広告運用者向けのダッシュボード開発運用 　・案件提案用データ分析 　・大規模言語モデルなどを活用した広告運用の自動化

作業内容 ・下記を行っていただきます。 ‐Linuxサーバの設計/構築/運用サポート ‐サーバ障害対応(日中のみ) ‐Zabbix監視設定変更 ‐Ansibleを使用したサーバ構築の自動化/効率化

作業内容 ・契約書システムのサービス開発において、インフラ担当として下記を行っていただきます。 ・具体的には下記の作業をご担当いただきます。 - 非機能要件を考慮したサービスインフラ基盤の技術選定/設計/構築/運用 - QA業務生産向上のための環境設計/構築/運用 - 障害対応およびボトルネックの調査/改善 - インフラ/アプリケーションを含めたモニタリング環境の整備

作業内容 位置情報に基づいて空間統計解析したり、 位置情報データを活用した観光動向解析などをお任せいたします。

作業内容 ・製造業系の企業にて、ECサイトのデータベース運用・保守に携わっていただきます。 ・具体的に、下記のような業務を想定しております。 - 自動見積りシステムの新規機能や、機能改善に関する企画立案、要件定義、仕様作成 - 新規開発データベース登録、テスト、検証 - ExcelVBA・マクロ運用 - 既存ツールのデバック作業、障害対応、サポート - データ加工、仕様書、マニュアル、その他資料作成

作業内容 ・データ分析基盤開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記業務をご担当いただきます。 　-データ収集 　-加工、集計、可視化 　-分析結果からの将来予測 　-データレイク、DWHの構築

作業内容 ・ミドルウェア(EBS、Oracle Application server、OFM、 　Oracle Weblogic server)の保守に携わって頂きます。 ・主には、上記保守の問題解決、パラメータ設定、 　パッチ適用等をご担当頂きます。 ・H/Wの保守(ファイルシステム管理、リソースチェック増設対応、 　スクリプト作成/修正)各種管理、各種手順書作成も 　ご対応頂きます。

作業内容 ・自社広告配信プロダクトの100億レコード以上/日のログを分析し 　広告配信の最適化する業務に携わっていただきます。 ・KPI(CPCなど)最適化の改善及び運用をご担当いただきます。

作業内容 ・全国の自治体から集まる健診データやレセプトデータなどのヘルスビックデータの活用とソーシャルマーケティングシステムのデータ処理を行っていただきます。 ・今回は事業規模拡大による組織強化のため、事業を支えるコアシステムである、ビッグデータ分析基盤を開発において、インフラエンジニアとして参画いただきます。

作業内容 エンジニアマネージャーとして、下記を行っていただきます。 ・開発メンバーの成長ロードマップ作成/管理 ・開発メンバーの進捗管理 ・サービス全体の開発ロードマップ作成 ・安定して提供できるアーキテクチャの設計/開発

作業内容 ・AWS上に構築された開発環境基盤システムに関する機能強化開発の支援、問い合わせ対応等の保守支援に携わっていただきます。

作業内容 ・福祉事業会社において、 　グループ全体で使われるデータ基盤の企画推進に携わっていただきます。 ・具体的な作業は下記を想定しております。 　‐データ基盤の企画に関連した打ち合わせ、現状調査、ドキュメント作成など 　‐データ連携、自動化、バッチ作成等のパイプライン作業 　‐BQ等を用いたDWHやマート開発

作業内容 ・リリース済みのオンライン英会話サービスにおいて、 　基盤エンジニアリングから分析、研究開発までを担当するグループで、 　TreasureDataやBigQueryを活用したデータ分析基盤開発・運用を 　行っていただきます。 ・本サービスが保持する大量学習データと、機械学習を活用したレコメンドや 　動画内情報検索機能などの新規機能開発もご担当いただきます。

作業内容 下記を行っていただきます。 ・データ活用最大化のための分析基盤の構築/運用 ・データ民主化を実現するための仕掛けづくりと啓蒙/教育 ・ID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 ・協力会社やIT部門に対するコントロール及びコラボレーション

作業内容 ・GISWebアプリケーション開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当していただきます。 　‐GISデータの企画と開発 　‐ビッグデータを利用したデータ製品開発 　‐各種業界向けデータ製品開発

作業内容 データエンジニアとして、下記を行っていただきます。 ・データ基盤の物理/論理データモデル設計/開発/保守運用 ・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計/開発/保守運用

作業内容 ・福祉事業会社向けの社内システム開発支援に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-社内で利用するSaaS間のデータ連携機能の設計、開発 　-データ連携機能のデータモデリング設計 　-GoogleWorkspaceのGASなどの開発 　-SalesForceやKintoneなどのCRM製品の設計、開発、設定、検証

作業内容 ・物流企業の案件で、データ分析基盤構築プロジェクトにおいて、大量データを効率的に蓄積/管理し、領域横断的なビジネスの課題提起、施策検証に活用するための分析環境ならびに BIツールの整備等に携わっていただきます。 ・具体的には下記作業のサポートを行っていただきます。 -データ加工パイプライン作成 -Glue及びGlue DataBrewにてRedshiftへのETL処理 -LambdaにてDWH処理の自動化及びデータクレンジング -DWHの論理設計 -AWS全般の作業 -プロジェクト管理　等

作業内容 新サービス開発における、エンジニアマネージャーとして、チームビルドのリーディングから サービス全体のしくみに関わる設計や実装を担っていただきます。 エンジニアマネージャーとして、下記を行っていただきます。 ・開発メンバーの成長ロードマップ作成/管理 ・開発メンバーの進捗管理 ・サービス全体の開発ロードマップ作成 ・安定提供できるアーキテクチャの設計/開発

作業内容 【募集背景】 ファッションテック市場をターゲットとして多様なサービスを展開している企業です。 250社弱のアパレルECサイトで利用されているサイズレコメンドサービス(unisize)を主軸として、 ECサイトを運営する際に重要な「ささげ業務（撮影・原稿・採寸）」を属人的な作業から AIを活用した高効率なサービスにして提供していたり、 自社運営メディアでは先進的なAIの活用により類似商品レコメンドシステムなどを実現化している企業です。 【業務詳細】 ・データ分析とエンジニアリングを活用し、推奨エンジンの効果レポートや分析レポートの提供 ・レポート集計のためのバッチシステムの開発と保守運用 ・集計データやKPIを企画チームと連携して把握し、最適化策を提案 異なる背景を持つチームメンバーとの協働を通じて、新たな視点やアイデアをもたらす能力をお持ちの方を募集しています。 【開発環境】 ・開発言語：shell, python, SQL ・環境： AWS, Linux ・その他：GitHub, Slack, Backlog, Redash

作業内容 ・オンライン英会話サービスにおいて下記業務をご担当いただきます。 ・レポート及びBI機能の開発 ・関係各所から依頼されるレポーティング、分析要件に応じた 　データ分析基盤の開発、運用 ・データと機械学習を活用したレコメンドや動画内の 　情報検索機能などの機能開発、運用

作業内容 ・リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデル応用における開発/運用案件 　に携わっていただきます。 ・主にデータサイエンティストとして下記作業をご担当いただきます。 　- 既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析 　- 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発 　- 生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いた 　 リーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案 　- 既存プロダクトAIの保守運用および改善

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ ▼内容 ネットワークインフラを全般に ITインフラ環境の障害解析システム構築・運用保守管理 各種検証業務を担当していただきます。 ・WebAPIによるデータ収集と利活用システムの設計・構築・運用支援 ・Pythonを使ったバックエンドのシステム設計開発・保守運用支援 ・データベースエンジニアリング(チューニング・論理・物理・セキュリティ設計支援) ・データエンジニアリング(分析・加工・運用管理) ・要件定義・仕様・調査に係るベンダーコントロール ・顧客の業務形態に合わせた機器選定、提案~構築支援 ・機能追加開発・実機検証支援 ・その他ネットワーク機器に関するトラブルシューティング ・運用保守に資するドキュメント等のマニュアル作成及び利用者への教育等 ・サービス開発に資する検証環境構築及びネットワーク機器検証 ※面談時に詳細をお話します LAMP、Flask、FastAPI、SocketIO、Docker、AWS、WSL2、VScode Cisco、CiscoMeraki、D-link、YamahaRTX ▼勤務地 場所:東京都新宿区(初台駅)※リモート可 ▼求める人物像 ・コミュニケーションを取りながら円滑に業務ができる方 ▼条件 ・精算:有(140-200h) ・面談:1回 ▼その他 ・定時:9:00~17:30 ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 下記を行っていただきます。 ・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計 ・実装、運⽤フロー⾃動化の提案/実装 ・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定 ・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成 ・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

作業内容 ・社内インフラ、サーバ案件に携わっていただきます。 ・主に下記の業務をご担当いただきます。 　-WindowsServerの設計/構築/運用 　-大容量ストレージシステムの設計/構築/運用 　-仮想化基盤の設計/構築/運用 　-障害発生時の切り分けと原因分析/復旧対応 　-システム運用の改善、自動化 　-トラブル等、ユーザーからの各種問い合わせ対応

作業内容 ネットワークインフラを全般にITインフラ環境の障害解析システム構築・運用保守管理、各種検証業務を担当していただきます。 ・データベースエンジニアリグ(チューニング・論理・物理・セキュリティ設計支援) ・データエンジニアリング(分析・加工・運用管理) ・要件定義・仕様・調査に係るベンダーコントロール ・顧客の業務形態に合わせた機器選定、提案～構築支援 ・機能追加開発・実機検証支援 ・その他ネットワーク機器に関するトラブルシューティング ・運用保守に資するドキュメント等のマニュアル作成及び利用者への教育等 ・サービス開発に資する検証環境構築及びネットワーク機器検証 ・WebAPIによるデータ収集と利活用システムの設計・構築・運用支援 ・Pythonを使ったバックエンドのシステム設計開発・保守運用支援 ＜主な環境＞ LAMP, Flask, FastAPI, SocketIO, Docker, AWS, WSL２, VScode, Cisco・Cisco Meraki・D-link・YamahaRTX ＜備考＞ テレワークあり ＜基本時間＞ 9：00～17：30

作業内容 ・大手外資系製薬会社のデータエンジニアとして参画いただきます。 ・具体的には下記です。 　‐データと分析チームの技術的な問題支援 　‐データインフラストラクチャのニーズのサポート 　‐ビジネスアナリストやその他の利害関係者との連携 　‐ビジネス要件を技術仕様に変換する作業 　‐データプロセスの効率と機能の向上に向けたデータサイエンティストとの連携 　‐データセットの組み立て 　‐Microsoft AzureまたはAWSのいずれかで、最適なデータパイプラインアーキテクチャを設計、構築、テスト、および維持 　‐データソースからのデータの最適な抽出、変換、および読み込みに必要なインフラ構築 　‐データ品質、データセキュリティ、およびデータガバナンスの側面でのデータプラクティスの適用