Python × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 35ページ目

作業内容 ・大手小売企業金融子会社(銀行)向けデータマネジメントシステム追加開発支援 ・ベンダー側メンバーとして参画(マルチベンダー体制) ・要件定義からの参画 ・金融事業統括企業と金融子会社が共有している現行DWHシステムをGoogleCloudへシフト移行 ・段階移行を予定しており、2023年12月にフェーズ1にリリース予定(完全移行は2025年予定) ・フェーズ1では、現行DWHシステムと新DMSを並行して継続利用しながら一部テーブルを新DMS(GoogleCloud)へ移行 ・一方、現状だと現行システムと新DMSを並行利用しているため、データの重複が発生している課題が露呈している ・重複保持する形ではなく、金融子会社だけでアクセス可能にし、金融事業統括企業も同じGoogleCloudで見れるようにする ・以下、本PJにおけるGoogleCloudで利用予定のサービス機能 -データ収集(データソースからHULFT経由でCSVファイルをデータレイクに収集) -データ加工(データマートへの格納のために必要な加工処理を行う) -データ蓄積(BigQueryにDWH/データマートとして保管) -データ連携(銀行ユーザーが対象データにアクセスできるよう設定)

作業内容 AI関連の技術開発に取り組んでいただきます。 ・機械学習・生成AIを用いた社内業務の改善（サービスセットアップの補助など） ・検索拡張生成RAGを利用したAIコンシェルジュの開発 ・AWS上でのモデル構築およびデータパイプラインの開発 ＜組織体制＞ 現在、CTOとエンジニアリングマネージャーの2名チームとなります。 同社が開発するクラウド型VR内覧システムを進化させるために、 同社内に「AI Lab」を立ち上げ、本格的にAIを活用しデジタルツインの領域を強化しています。 （将来のデジタルツインには、現実に存在する大量の情報を扱う必要があり、 システムの現在および将来の動作を予測するためにはAIが必要になるため。） 今回はこの「AI Lab」内でのAI関連技術開発のポジションでの有識者を募集しております。

作業内容 ・新規事業として開発を予定している 「保護者・学校向け新規プロダクト」の 　バックエンドの開発を担当していただきます。 ・PM、デザイナー、エンジニア、データサイエンティスト 　のいる職能横断チームでオープンに対話しながら、 　今までにないプロダクトを開発していきます。 ・具体的には以下作業内容となります。 　-RailsでのWebサービス及びAPI設計、開発 　-継続的なバージョンアップ、リファクタリング 　-各プロダクトチームでのグロース施策

作業内容 ・データエンジニアと緊密に連携して、バッチおよびリアルタイムデータ処理用のデータパイプラインの構築と最適化 ・ データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、 高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。 【概要】 ・さまざまなサービスと実装パターンを活用し、安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指します。 具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、 データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューション設計になります。

作業内容 【業務内容】 EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、データによる 新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担っていただきます。 以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。 ▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上 学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析 統計的因果推論による施策効果検証 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築 ▼受講者集客 非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析 ▼法人顧客リピート契約促進 管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築 ▼法人顧客集客 法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証 ▼マーケティングリサーチ ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析 ▼送客 他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理 【開発環境】 インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow) DWH：BigQuery その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun 可視化ツール：Google Data Portal / Tableau 分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML 監視：Cloud Logging / Stackdriver Logging その他：Git / GitHub / Slack / Notion

作業内容 ■背景■ クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル（移動平均ベース）から機械学習を活用したモデル（LightGBM）で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況■やること■ 3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。 ■働き方■ ・リモートでモデル改善、週1つ（木曜16-17時）の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく -不明点等は適宜slackや（イレギュラー的に）meetsで相談しながら解消する■体制■ アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名■営業コメント■ 時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。■その他■ 期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます

作業内容 ■業務内容： 同社が受託している、顧客向けDXプロジェクトに関して、 4月から複数開発案件がスタートする見通しのため、PMとして 開発リードいただける方を募集しています。 プロジェクトの大小により様々ですが、 おおむね以下スケジュールにて、開発進行予定です。 ・要件定義：3～6ヶ月 ・設計：3～6ヶ月 ・開発・テスト：6～12ヶ月 同社コンサルタント、顧客担当者、開発部門メンバーなどとやり取りいただきながら、 期日に合わせた納品ができるよう、プロジェクト支援をお願いいたします。 ■過去プロジェクト例： ハウスメーカー向け業務効率化のための検索・概算見積算出システム ・顧客の課題：概算見積の算出が人により手法や結果が分かれてしまう →算出に必要な工種や材料をグルーピングするロジックを開発し過去の物件から、参考になる物件を抽出。 　抽出物件からロジックを用いて概算を算出する →ロジックの概念検証から始め、一連の業務フローからシステム化の範囲、業務要件を洗い出し 　システム機能、非機能要件、システム構成を検討し開発 ■募集背景： デジタル化(データ活用)を目指す企業様からの引き合いが非常に多い状況です。 同社にはデータサイエンティストやエンジニアなど技術者は多くおりますが、 一方で受託開発に関する知見は浅く、リードできるPM層が不足しています。 データ分析の経験などは問いません。データ利活用ビジネスに興味が高く、PJを牽引頂ける方を求めています。

作業内容 同社では、データ活用を中心として人工知能とビッグデータ解析を利用したビジネスを展開しています。 ご希望やご経験・スキルに応じて、下記内容のいずれかをご担当いただきます。 ・UI/UXのデザインーが開発したプロトタイプからのWebアプリケーションのフロントエンド開発 ・お客様の要求にこたえるための機能開発や改修開発に関するシステム開発(バックエンド開発) ・エンジニアチームをマネジメントするための、CI/CD環境を用いたマージやデプロイに関するエンジニアリング業務によるチーム開発 ・APIなどシステム間の疎結合な連携のためのマイクロサービス化に関する開発 ・バックエンドのデータ処理に関するパイプラインの開発 ＜ポジションの魅力＞ インフラエンジニアとも連携し、安定したシステム運用への関与、お客様の本番システムの デリバリー業務にも従事することができるため、フルスタックエンジニアとしてのキャリアを目指すことも可能です。 なお、マネジメント経験を積みたい方には、ソフトウェアエンジニア内のリーダーポジションを目指していただくことも可能です。 ■募集背景・課題 高い技術力が評価をされ、お客様と共にさらなる技術的なチャレンジをする機会が広がっています。 よりお客様にスピード感をもって高品質なプロダクトを提供するために、志を共にできる新たな仲間を募集します。 当社のプロダクトは、AIからDXまで様々な領域で実績を積み上げてきました。 受託開発と異なり、要件や仕様が明確ではないことも多いですが、お客様の接点となっているプロダクトマネージャーや プロジェクトマネージャーと協議したり、エンジニア同士でディスカッションしたりしながら、 期待に応えるための技術仕様を確定していくことにもやりがいがあります。

作業内容 下記のような業務を行って頂きます。 ・データの視覚化・KPIダッシュボード作成 ・データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案 ・パートナーが保有するデータの分析 ・KPIの分解や層別解析等による打ち手の考察と提案 ・実行した施策の効果測定 ＜体制＞ ・構成：現在5名のデータサイエンティスト(正社員)が在籍しており、 　　　　データアナリスト業務も兼務しています。

作業内容 自社プロダクト（動作解析システム）の開発～不具合修正、リファクタリング業務をお任せします。 【具体的には…】 ・動作解析用APIの開発 ・動作解析用APIの不具合修正・リファクタリング ・AI動作解析のバイオメカニクスによる分析 ※不具合（バク）修正、リファクタリング業務は特にお力をお借りしたいです。 【組織】 2名体制：1名（社員）＋募集1名 【プロダクトの概要】 運動制御に貢献している筋肉を評価（シミュレーション）するソフトウェアになります。 動作時の姿勢に応じて変わっていく筋肉の活動状態や 手先・足先の出力特性を可視化することができ、 スポーツ選手におけるトレーニングプランや、リハビリテーションに役立ちます。 【プロダクトの特徴】 ・実効筋力測定 専用の測定器を使用し、各自の実効筋力を測定します。 ・モーション解析 カメラを使ったAI画像解析をもとに、骨格の動きや仕組みを可視化することができます。 ・実効筋力活動度解析 筋力データと動画データをFEMSプログラムに取込み、実効筋力活動度の解析します。 同社は、災害や温暖化やエネルギー供給問題、医療などの様々な課題をシミュレーション技術を通して社会に貢献している会社です。 今回、スポーツ選手のパフォーマンス向上や、人々の健康に対する貢献を目的としたプロダクトを開発し、筋肉運動の可視化を実現しました。 それに伴い、動作解析に関わる開発/運用/改善を行っていくための業務をお任せしたく、追加での人員募集を行います。

作業内容 同社で開発するクラウド型VR内覧システムのグロースおよびビジネス展開に向けて、 計算機科学、人工知能、機械学習、さらには他の工学分野の計算技法を用いた技術開発をお願い致します。 ＜具体的な業務内容＞ ・機械学習を用いた3Dモデリングの開発 ・オペレーションズリサーチを用いたプランニングの開発 ・推薦や自然言語処理などを活用したドキュメントのあいまい検索の機能開発 ・継続的モデル改善のためのデータ基盤の構築およびデータ整形、特徴量エンジニアリングといった前処理 ・論文サーベイなどの技術調査 ・特許出願 ・論文やレターの執筆、カンファレンスやイベント登壇 同社が開発するクラウド型VR内覧システムを進化させるために、 同社内に「AI Lab」を立ち上げ、本格的にAIを活用しデジタルツインの領域を強化しています。 （将来のデジタルツインには、現実に存在する大量の情報を扱う必要があり、 システムの現在および将来の動作を予測するためにはAIが必要になるため。） 今回はこの「AI Lab」内でのAI関連技術開発のポジションでの有識者を募集しております。

作業内容 ■背景■ 食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。 ■課題一例■ ・商品IDが分析観点で作られていない ・年末やGW等に特殊な動きがある ⇒変動が多い時期に予測しきれていない 等 ■やること■ 前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

作業内容 【募集背景】 デジタル化データ活用を目指す企業様からの引き合いが非常に多い状況です。 PJを牽引できる PM・コンサル層が不足しております。 【案件内容】 案件を受注しているクライアントのデジタルマーケPJの推進役をお願いします。 稼働は、0.5人月程度で(週1クライアントサイドでMTG)をしていただきます。 お客さま一人ひとりのニーズに沿った One to One マーケティングを実現することを通じて、 顧客体験価値（CX）の向上と売上向上を目指しています。 【顧客課題】 ・顧客を理解するためのデータ及び分析環境の不足 ・マーケティング基盤の不足 ・デジマ推進における運用体制の不足 【実現したいこと】 上記課題に対して、自社MA製品を導入し施策実施。 仮設立案、分析、可視化した結果からKPIの設定、売上目標などを先方と調整し、 実際のパーソナライズ施策に落とし込み効果測定、課題確認を実施する伴走支援。 スケジュール策定から双方の対応範囲・役割の提示など、プロジェクトマネジメントも対応をお願いしたいです。 ・分析、可視化、施策実施といったデジマPDCAサイクルの推進経験 ・顧客のやりたいことに対しての実現方法検討 ・MA製品導入における施策含め、プロダクトメンバーの管理

作業内容 マーケティング領域における統計学を用いたデータ分析（相関分析・回帰分析・因果分析等）をメインミッションとして、要件整理、データ分析、施策提案といったプロセスをビジネスメンバーと一緒に取り組み、事業部の主要KPI策定とモニタリング、施策改善提案を行っていただきます。 【具体的には】 ・統計分析を活用したマーケティング施策の改善、PDCAサイクルの構築（効果検証・要因分析・効果予測） ※施策の企画・実行に関してはマーケティング組織が行います ・ユーザーの問い合わせ傾向の分析 ・クライアントの解約率低減のための施策提案 ・新規クライアント開拓のためのターゲティング戦略 ・統計分析を活用した事業部の主要KPI策定とモニタリング支援 ・中長期的な事業計画における主要KPI策定支援 まずは同社運営事業の中で売り上げ規模が最も大きい不動産事業からご担当いただき、その後段階的に他部署もご依頼する予定です。 【組織体制】 所属：開発ユニットのデータ分析基盤チーム 人数：社員4名 その他チーム構成： ・インフラチーム：2名 ・クリエイティブチーム：2名＋委託 ・ディレクターチーム：3名＋委託 同社では、住まい・求人・自動車などライフイベント領域における最良な意思決定をサポートするインターネットメディアを運営しています。そんな同社の事業成長を促進するためにはマーケティング領域でのデータ利活用が非常に重要な役割を担います。 現状、同社のデータ分析チームは社員4名で運営していますが、より高度なデータ分析に対してアドバイスしていただける方を募集しています。 今後は、マーケティング施策だけでなく事業の中長期的なプロダクト戦略を導き出していくことにもデータの活用を考えています。

作業内容 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。 自社で持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析 加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。 それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。 ・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード ・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 ・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築 ・製造業に関わる外部変数の収集、分析 【業務例3】：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用 自社で持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。 ・自社で持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築 ・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化 ・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発 ・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化 ・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

作業内容 ■募集背景・課題 現在、弊社内で保持する学習データやアセスメントデータの活用にも本腰を入れ始めています。 機械学習によるデータ活用の方向性としては、教育業界におけるインパクト創出と既存サービスの成長支援の2パターンで考えています。 例えば下記のようなテーマを想定しています。 ・教育業界におけるインパクト創出: 個別学習実現のための機械学習モデル開発 ・既存サービスの成長支援: 弊社サービスにおけるレコメンドモデル開発 またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。 これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを組成し、体制強化を進めています。 なお、チーム内での役割分担は下記のようにしています。 ・データサイエンティスト: データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。 ・機械学習エンジニア: サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。 ・データエンジニア: データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。

作業内容 【PJ内容】 会社全体でAI化の取り組みを行っており、 生成AIか予測AIに関して詳しいメンバーを探している 【主な支援内容】 生成AI関連の業務や データサイエンティストとしての業務経験が必要とされる 【ポジション】データサイエンティスト

作業内容 【概要】 ・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析 (中期でLLMモデルが必要と想定している） ・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価 【ポジション】 ・データサイエンティスト ・データエンジニア

作業内容 【募集背景】 ・今回のエンド様がAI活用やデータ解析技術を進められており、 自社製品や 社内のデータ分析ができる方が現在不足している為、今回業務委託にて募集をしております。 【業務概要】 ・今回のエンド様がAIを用いた自社の製品に取り入れたり、社内DX等を進められており、 データサイエンティストとして参画をして頂きます。 ・業務内容としては自社製品へのAI組み込みや、データ分析などを行っていただきます。 ※エンド様とNDAの締結ができていないので、具体的な記載は控えさせて頂きます。 ◆主な開発環境 ・言語：Python ・DB：SQL ・クラウド：AWS/Azure 【参画のメリット】 ・大手の企業様になりますので、大規模なシステムに携わることが可能でございます。 ・フルリモート案件になりますので、リラックスした状態での勤務が可能でございます。 【エントリー後の流れ】 ①元請で事前面談をさせて頂き、スキルやコミュニケーション部分が問題なければエンド様にご提案をさせて頂きます。 ②エンド様の方で書類選考をして頂き、技術者様のスキルに合わせたプロジェクトで 選考を進めて行きます。 ③エンド様の方で決めて頂いたポジションにてオファーを頂きましたら、エンド様から業務内容やポジションのご説明を技術者に行っていただきます。

作業内容 【概要】 ・位置情報データとクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発 ・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発 ・アルゴリズムのメンテナンス ・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営 【開発環境】 ・言語: Python, JavaScript, SQL ・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

作業内容 【案件概要】 自動車企業向けにPythonにてログデータを利用した予測モデルシステムを構築する。 【作業内容】 機械学習のために、Pythonにてログデータの加工を実施する。さらに作成済の機械学習モデルに対してデータを投入し、予測結果を別システムへ移送する。 【補足】 チーム内に、AWSサービス担当者とデータサイエンティストはアサイン済となります。 そのため本募集はデータエンジニアリング担当となります。 宇都宮のお客様オフィス出勤時には、交通費(新幹線代含む)は実費精算となります。

作業内容 営業・保険金支払い部門の部支店主体経営をサポートするため、経営ダッシュボードの構築を行っています。 同ダッシュボードでは、部支店が所在する地域のマーケット動向や事故トレンドを捉えることができるよう、社内外のデータをわかりやすく表示し、部支店長および課支社長が自部支店・課支社の活動の方向性を決定できるようなものを目指しています。 ■人物像 データ分析に係る以下ポジションを募集します。 (1) データエンジニア ・社内外データの調達／抽出／加工による、可視化・機械学習モデリング用のデータマート作成 (2) データアナリスト・データサイエンティスト ・営業部門あるいは保険金支払い部門での意思決定に寄与するデータの可視化 ・説明可能な機械学習モデル(ホワイトボックス)の作成 ・同ダッシュボードの開発はアジャイル開発の一手法であるスクラムを採用しており、分析を行うスクラムチーム（ビジネス・DS主体）に参画して業務遂行いただきます（開発を行うスクラムチームは別に存在するため、システム開発はスコープ外）。 ・取り扱うデータは以下の通りです。 　・社内データ：契約データ・事故データ(ノンマリン全種目)など 　・社外データ：人口、気象、企業など、様々なデータ

作業内容 ・マルチモーダルLLMを活用することで、社内に膨大に存在する図面情報のデータ抽出を実施 ・製造業メーカー様におけるCADのような複雑な図面データをみて、処理データの最適化を実施していく ・クライアント内のコンサルと一緒になってAI活用を推進していくマルチモーダルLLMを実用していくこと進めていただくポジション ・8月のPoCから参画想定 ・ベストプラクティスに向けて実際のデータを見ながら最適なクレンジング手法、読み取りロジックを検討していく ・機械学習やデータサイエンティストとして分析やデータ加工をするだけではなく、ユーザーが何をしたいのかというシーズの掘り起こしや具体化された課題をどのようにシステマチックにアプローチしていくことに関わることのできる新規プロジェクト

作業内容 AIを活用したPoC推進。 データサイエンティスト（時系列データ分析）を募集。

作業内容 ・プロジェクト全体の推進（PM） ・受講カリキュラムの作成、講師スライド作成、 試験問題作成 ・講義の実施

作業内容 ・プロジェクト全体の推進（PM） ・受講カリキュラムの作成、講師スライド作成、 試験問題作成 ・講義の実施

作業内容 ●役割の記述 メンバーそれぞれの強みを活かし予約台帳データなどの内部データ、予約サイト、イベント情報などの外部データを組み合わせ、データ分析を通じてよりよい値付けの算出技術を構築していくこと。 ●具体的な仕事内容 計量経済学や機械学習（画像処理、自然言語処理、強化学習など）の手法を用いて - 価格最適化モデルの改善 - 需要予測 - 予約データの異常検知 - 地理データの活用 などの課題に取り組んでいただきます。 (コーディングも含みます）

作業内容 ・リリース予定の物流効率化Webサービスについて、 　物流データを活用した機械学習システムの開発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。 　‐基本設計、詳細設計、実装

作業内容 卸売業の需要予測プロジェクトにおけるデータ分析・開発業務をご担当いただきます。 具体的には下記のような業務になります。 ・顧客のビジネス上の課題および要件を理解し達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータを分析するための分析基盤の構築および運用 ・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・適切な機械学習モデルを選定・開発し仮説検証を実施 ・ベトナム、台湾のオフショア先の管理業務

作業内容 ・ゲーム及びソリューションサービスの、データアナリスト/データサイエンティスト/ゲームプランナーとして、作業を行っていただきます。 ・具体的な作業内容は下記を想定しております。 -事業価値向上のための分析要件の定義 -データの加工と分析の実施によるインサイトの抽出、打ち手の考案 -分析結果のプレゼンテーションおよび企画の提案と実行支援 ・スキルに応じて他の作業もお任せ致します