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 | 36ページ目

作業内容 【お任せしたいこと概要】 Databricksを活用したエンタープライズ向けデータ基盤構築プロジェクトにおいて、PL・PM候補として顧客現場に入り込んだプロジェクト推進・技術リードを担っていただきます。 エンドクライアント(大手メーカー中心)→大手SIer(AI事業部)→同社の商流ですが、クライアント(SI企業)の案件増加に伴い、同社PM(本ポジション)を中心としたチームを組成予定です。 ※プロジェクトの采配や進行における裁量が大きく、プライム案件のような関わり方が可能とお伺いしております！ なお、同社ではチーム提案の前例がないため、本ポジションでは、顧客先の課題解決に向け支援いただくだけでなく、同社の新たな仕組みづくりに貢献いただける方を募集されています。 具体的に、本ポジションにお任せしたい業務は下記の通りです。 ・プロジェクト開始前：プロジェクトメンバーの選抜やエンド企業への提案など、同社営業責任者様と協業しながら裁量を持って幅広くご対応いただきます ・プロジェクト開始後：要件定義〜設計・構築、運用設計、チームマネジメントまで多岐に渡る想定です 【想定業務】 ・顧客現場における要件整理・技術ヒアリング・設計支援 ・Databricksを活用したデータパイプラインの設計・実装・改善 ・Delta LakeやUnity Catalogを活用したガバナンス・パフォーマンス設計 ・WBS策定、課題管理、品質・スケジュールコントロール ・チームメンバーのタスク管理・レビュー・教育 クライアントの案件拡大に伴い、同社の提案の選択肢を拡大するため

作業内容 ■弊社事業について ▼主要事業 誰もが自分らしい働き方を叶えられるよう、 WEBデザインやWEBマーケティングなどのクリエイティブスキルレッスンやコーチングプログラム、 仕事機会を提供し、 これまでに累計7万人以上に受講いただいています。 2021年には、理想のキャリアや人生の実現のために不可欠なお金の知識の獲得を目指すサービスの展開を始めました。 ▼循環型キャリアプラットフォーム 当社運営のスクールは学んで終わりのスクールではありません。 キャリアの機会をシームレスに提供していく事で、働くことでまた学びが生まれる、 そんな「学ぶ」と「働く」が循環するキャリアプラットフォームを目指しています。 ▼成長可能性と組織 当社は女性のキャリア課題だけでなく、様々な不均衡の変革に挑戦していきます。 これから展開する事業に性別や年齢、国籍、テーマの垣根は無く、だからこそ組織のダイバーシティを大切にしています。 ▼伴走するプロダクト 理想のキャリアや生き方を叶えるためには、ユーザー自身の意思と努力が必要です。 自ら踏み出す意思さえある人に対しては、テクノロジーとコミュニティによって、一人ひとりに伴走する学習体験を提供していきます。 ■仕事の魅力 ・ データを活用して意思決定をする文化が醸成されており、データを正しく理解し活かすために工数をかけることが可能です。 ・事業メンバーとの距離も近く気軽に相談、確認できる環境にあります。 ■業務内容詳細 1.事業部内でのLightdash活用における分析精度低下改善。 →仮説を立てて分析をしていくなど。提案型でご支援いただきたい。 2.体験レッスンなどの動画や音声データを蓄積し利活用。 3.弊社の学習コンテンツを活用するユーザーに適切なキャリア提案のためのデータ分析。 ■データチームの開発環境 ・データ基盤 ： BigQuery ・データソース ： Google Analytics4 / KARTE等 ・データパイプライン ： dbt / Fivetran ・BIツール ： Looker/Lightdash

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 ・クライアントが保有するサイトや事業に関わる意思決定に直結する分析作業に携わっていただきます。 ・分析作業だけでなく、ビジネス課題の発見や施策まで一気通貫でお任せいたします。 ・主に下記のような作業をご担当いただきます。 　-事業戦略のための分析 　　-KPI策定や可視化、課題抽出、データ分析、施策立案 　-サイト改善のための分析 　　-KPI策定や可視化、行動ログや事業データを用いたサイト課題抽出や施策立案、施策効果のシミュレーションや目標値の設定、施策の効果測定や示唆導出 または、 　‐データの可視化業務 ※経験やスキルに合わせた作業をお願いします。

作業内容 ・大手メディアにおける音声AIプロダクト開発に携わっていただきます。 ・音声AIの基盤技術開発やモデルの開発、チューニング、研究などを担当いただきます。 ・AIエンジニアと協力してAI倫理/パフォーマンス改善なども行っていただきます。 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

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 同行では、情報系システムのEOSの対応で基幹システム刷新PJTが動いております。 また、平行して勘定系システムのパッケージ更改PJTも動いております。 現在は、第一フェーズの要件定義が終わり、第二フェーズの基本設計が始まっている状況になりますが、 要件定義のボリュームが膨れ上がってしまった為、今後のDWHの構築フェーズに備える為、即戦力となって頂ける方を募集しております。 そのため、メンバーの一員としてDWHの構築ができ、ベンダー様からの設計書のレビューがしっかりと行える方に参画いただき、 データマートの構築を進めていただくことをまた、PJTのリード経験やTableauでのダッシュボードの構築経験があるとより活躍の場は広がります。 ※Tableauは必須ではございません ■扱うデータ └情報系データ：ATMの取引データ(クレジット)／チャージビジネスのデータ └勘定系データ：銀行のデータ（顧客のクレジットカード情報や顧客の預金データ） 実際に行って頂く具体的な業務内容は以下になります。 ■データパイプラインの構築 └インタフェースレイヤ：各周辺システムからデータを収集する └物理レイヤ：情報系にデータを登録する、加工する、データマートを作成する └ジョブ作成：インタフェースレイヤと物理レイヤを一気通貫したジョブ作成 └テスト ■各種設計書のレビュー └ジョブ設計書、テーブル設計書、ETL設計書などのレビュー ■ベンターさんとのやり取り └定例MTGに参加 └Backlogによる課題管理 ■チーム体制：4名（リーダー1名、メンバー3名） 基幹システム刷新プロジェクトと勘定系システムのパッケージ更改プロジェクトが進行中で、現在は基本設計フェーズです。 要件定義のボリューム増加に伴い、今後のDWH構築フェーズに備えて即戦力となる方を募集しています。

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 大手空調機メーカー様でのプロジェクトにて、データエンジニア、アーキテクトをお願いいたします。 ■業務について ・データ設計の最適化に向けたデータの設計・管理・運用に関わるプロセスやルールの策定 └部門横断・全社展開を見据え、事業部門やIT部門と共同にて実施していただきます ・ビジネス目的に応じた全社的な各種データの収集・加工等を効果的に行うためのシステム環境の設計、構築の主導 ■担当の業務フェーズ 1.データマネジメント戦略、基本方針の企画立案 2.事業部門あるいは事業部門間におけるデータ利活用要件抽出～施策検討 3.データアーキテクチャ設計、データ運用設計 4.データ利活用環境の構築 5.プロジェクトマネジメント、および複数プロジェクトの統合マネジメント実行支援 ■ご相談背景： 同社ではモノづくりを革新するデジタル工場化や、社内の各種業務プロセスの刷新などを目的に AI・IoT・クラウドなどの技術を利用した積極的な開発運用を進めています。

作業内容 ・最新AI技術の追跡：Whisperのような音声認識モデルや、GPT-4のような大規模言語モデルの最新技術動向に追従し、学習し続ける ・モデル微調整：AIモデルのパフォーマンスを評価しながら、動画・音声データの処理方法を微調整 ・AIモデル組み込み開発：AIモデルの調整だけではなく、サービスに組み込む開発まで ・CI/CDパイプライン：CI/CDパイプラインを設計、構築、および維持し、効率的なデプロイを実現 ・パフォーマンス監視：AIモデルのサービス上でのパフォーマンスを監視し、問題が発生した場合の対処 ・MLOpsプロセス：MLOpsプロセスを構築し、AIモデルの開発とデプロイメントを効率化、品質を確保するための仕組みの構築 ・クラウドベースのAIサービス：GCPなどクラウドベースのAIサービスを最大限活用し、MLOpsプロセスを効率化 増員募集：自社プロダクトを利用いただくユーザ数が増加傾向にあるため、開発体制の強化を行いたい

作業内容 ・暗号資産やブロックチェーンに関するサービスのグロースに向け、 　意思決定をサポートするデータの分析に携わっていただきます。 ・具体的には以下の作業をお任せいたします。 　-定量分析に基づく課題の特定 　-サービス改善・営業・マーケティング施策等の提案 　-分析結果を基にステークホルダーと協議 　-事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援

作業内容 ・大手グルメサービスにおいて企画や他開発チームと連携しながら検索基盤の構築/運用をお任せいたします。 　-大規模かつ高トラフィックなシステムにおいて、基本的な検索機能構築以外にベクトル検索などの導入や検索基盤自体の刷新なども想定しております。

作業内容 音響解析ソフトウェア「Actran」を用いた顧客への技術支援業務をお任せします。 Actran製品を購入した顧客への技術支援から購入前の提案支援まで幅広くお力添えいただきたいです。 【具体的には…】 ・解析業務の受託、解析の効率化に関する技術支援活動 ・製品購入後のお客様に対する操作説明や製品トレーニング実施活動等の技術アドバイス ・製品購入前のお客様に対して営業同行の上、お客様の課題やニーズに関する技術的な提案及び性能機能評価活動 など 【組織体制】 2名(50代1名/60代1名)+募集1名 【音響解析とは】 様々な音響現象について、数理的なモデルを構築・計算し、結果を評価することです。 大きな目的は騒音低減や快音設計で、その為に下記の工程で「Actran」が適用されます。 ➀実験の代替：モデル作成、実験環境の整備等の実験により莫大なコストと時間を要ため、その代替とする事があります。 ➁実験の検証：音響解析結果と実験結果を比較することで、実験結果の妥当性を判断することが出来ます。 ③メカニズムの解明：騒音源から観測点への音の伝搬メカニズムを解明したい場合等に用いられます。 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。 今回は・自動車や建築、医療業界で用いられる音響解析ソフトウェア「Actran」の技術者を募集しております。 現在、2名の社員が在籍しておりますが、今後は専門性のある人材に入っていただくことでよりご支援できる業務の幅を広げたいと思っております。

作業内容 ・大手総合商社のDXプロジェクトの推進において、 　生成AIを活用した新規ソリューションのテックリード兼PMをご担当いただきます。 ・具体的には、以下のような作業をお任せする想定です。(全てではなく、スキルに応じて要相談) 　-生成AIのリサーチおよび最新技術の検証 　-生成AIプロジェクトの推進、およびアプリケーションのフルスタック開発 　-社内外への情報発信(勉強会、技術ブログでの事例共有)　など ※開発言語は、プロジェクトによって逐一選択しておりますが、基本はPython(FastAPI,Django,Flask,Severlessなど)、クラウドインフラ(AWS,GCP,Azure)の構成になります

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 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 ■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 ■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 ■仕事内容＿＿： P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなどあらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しております。 複数の自社プロダクトの各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システムを運用しておりますが、今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。データエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 【具体的な業務内容】 ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

作業内容 概要： 業種問わず、画像認識を活用した業務改善サービスを顧客へ提供されている会社です。 具体的には自社構築したAIサービスをjetsonへデプロイし、導入先のラインへ組み込みを行っています。 当サービスをPOC～実運用までの工程において内製化を目指していますが、ナレッジが足りていない状況です。 業務内容： 顧客ごとのアーキテクチャ仕様書作成及び、提案内容のバリエーションを提示いただけるエンジニアリングアドバイザーを探しております。 基本設計～テストの手を動かすフェーズは社員側で対応します。 内製化を目指すために社員へ仕様書の作成方法や留意すべき点を説明、QA対応をお願いします。 内製化が進めば、社員側で作成した仕様書の壁打ち業務、QA対応に移行していく想定です。 開発環境： Python、Pytorch サービス提供先の環境によってC++, C#などのWindowsアプリケーションの構築（コンバート）が必要 体制： PM　1名 データサイエンティスト　2名 フロント/バックエンドエンジニア　1名 稼働時間イメージ： 週1回のmtg　2時間/回 説明資料作成で4～8時間/週

作業内容 ・大手メディアにおける音声AIプロダクト開発に携わっていただきます。 ・音声AIの実装、運用、サービス統合などを担当いただきます。 ・AIリサーチャーと協力してAI倫理/パフォーマンス改善なども行っていただきます。 ・直近で主に担当いただく作業は下記です。 　-音声認識の辞書機能実装 　-ASRのMLモデル更新 　-音声対話モデル学習用データの整備 　-LLMを用いた各種機能開発 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

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 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 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 ■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 外資コンサル日本法人内でのクラウドチームへご参画いただきます。 ※エンジニアではなくコンサル枠となります。 さまざまなサービスと実装パターンを活用して、 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を設計します。 組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、 およびグローバル分散向けに設計されていることが目的です。 ＜想定される作業＞ ・データエンジニアと緊密に連携し、 　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を目指します。 ・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。 1.データモデリング 2.データベース管理 3.データ統合 4.データガバナンスとセキュリティ 5.データ分析と視覚化 6.テクノロジーの評価と実装 7.コラボレーションとコミュニケーション 8.戦略計画 ※各項目詳細は、面談時にお伝えさせていただきます。 ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※

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 ■業務内容 同社の事業は、同社のグループ会社のDX推進を行っている、大手メーカーのグループ内IT企業です。 今回は同社の親会社がサステナビリティの一環で環境負荷の低減に取り組むに辺り、環境データシステムの構築を支援いただきます。 親会社である金属メーカーは、日本各地にある工場拠点から工場データ（排水データ／廃棄物データ等）をExcelで回収し、 株主や取引先企業、行政機関に対して報告をしています。 ただ、工場データの回収項目も多く、Excelだと時間もかかってしまい、集計が煩雑で非常に手間がかかってしまっている状況とのことです。 そこで、システム化をし、業務効率化の検討をしております。 スケジュールは以下になります。 【スケジュール】 システムとしては、26年度にプレ稼働、27年度の本稼働を目指しており、 まずは、本年度25年度6月～9月からPJがスタートします。 ・6月～9月 └同社親会社の担当部署からのヒアリングをして頂き、要件定義、システム選定、PoCまで行って頂きます。 　　3か月で要件を実現するための最適なツール・サービスを選定します　　　 ・10月以降 └データ分析基盤の構築業務を推進していただきます。 小人数のPJなので、必要に応じて開発作業もお願いする可能性があります 【目指したシステムイメージ】 まずは、最低限の機能実装として、各拠点(主に工場)から環境データ収集し、溜めて、 管理するデータ基盤の構築を行います。データを集計したり、加工してダッシュボード化することを想定しています。 将来的にはERPのS4hanaと環境データDBが連携され、各省庁の基幹システムに提出する流れまでを想定しています。 まだどのように実現するかは決定していませんが、親会社の利用システムは以下なので、コスト観点も加味して、 現在のサービスを駆使した基盤を一番現実的に検討しています。 ※親会社の仕様ツールサービス：S4hana／O365・PowerBI・platform／Azure基盤 【体制】 同社から3名で顧客部門のカウンターパートが数名です。 今回は3名の内、メインの推進者としてＰＪに参画いただき、若手の同社の社員を1名つける予定です。 同社の親会社では地球環境の持続性を重要視し、環境負荷の低減に取り組んでいます。 現在、日本各地の工場から環境データをExcelで回収していますが、効率が悪いく、期限内に集めるのが難しい状況です。 そこで、6月からシステム化の検討をしており、プロジェクトの要件定義から参画し、リードできるプレイングマネージャーを募集しています。

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 大手空調機メーカー様でのプロジェクトにて、 ＤＸ推進に向けてデータ戦略の立案、データ活用テーマの企画・推進を担って頂きます。 ■具体的には ・技術知見を活かしながら、事業性を鑑みた関連部門との連携 ・QCD要件等を明確化した上でのプロジェクトを推進 ＜担当頂く業務領域＞ ・サプライチェーン刷新や顧客データの利活用など部門横断となるプロジェクト ・各事業部門およびコーポレート部門と連携しながら、業務プロセスの刷新、データ活用テーマの企画と推進 └事業部や、コーポレートからのニーズを受けて課題設定から運用までを実施又支援 ＜担当頂く業務フェーズ＞ ・AI・IoT技術を用いたDXテーマの企画立案 ・社会実装に向けたPoC（実証実験）～本格展開支援 ・クラウドプラットフォーム（AWS,GCP,Azure等）を使用した技術やプロダクトの選定、評価、技術検証 ・AIシステムを現場導入する際のシステムアーキテクチャ設計と構築 （クラウドプラットフォームのサービス構成,IoTデバイス,エッジ,クラウド構成,モバイルインターフェース,など） ・継続的運用の検討（自動テスト,CI/CD環境構築など） ■担当頂業務フェーズ ・ＡＩやＩｏＴを用いたＤＸの事業/技術戦略の企画立案 ・事業部門あるいは事業部門間における業務課題抽出～施策検討 ・プロジェクトマネジメント、および複数プロジェクトの統合マネジメント実行支援 ・社会実装に向けたPoC（実証実験）～本格展開支援5.モデル開発やシステムインテグレーション ■募集背景 同社の空調を中心としたソリューション事業の拡大に向けて、 データを核としたサービス創出、モノづくりを革新するデジタル工場化、 デジタル技術活用による各種業務プロセスの刷新等を全社で進めており、それらを推進いただきます。

作業内容 ■業務内容 弊社では、当社の提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システムを運用しております。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 当社のデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 ■働き方 各個人が1番パフォーマンスを発揮できる場所・時間で働くことを正義としているため、リモートワークなど柔軟性をもって働くことが可能です。 ■チーム編成 現在R&D部門は約5名体制で開発に取り組んでおります。 今後R&D部門で約3名の採用予定です。 ■求める人物像 ・労役をなくし創造的な仕事に集中できる世界を実現するという Mission に共感できる方 ・1日でも早い Mission の実現に向け、スピード感とプロ意識を持って働ける方 ・世界に広げるべき徹底した効率化を常に模索し続けられる方 ・やるべきと決めたことを即実行できる方 ・「できない」を「できる」に変えられるアイデアを出し続け、実行できる方 ・問題に対して手段にこだわらず柔軟に取り組める方 ・リモートワークでのコミュニケーションや業務遂行に支障がない方 ■ポジションの魅力 ・PoC プロジェクトに留まらない、自社プロダクトのグロースに直接的かつ継続的に貢献できます ・自社が保有する AI 技術を駆使したプロダクトが順調にグロースしており、PoC プロジェクトが上手くいかずにそのままプロジェクトが終わるということは起こりません ・自社AIシステムの実現に向けて遠大な研究計画ロードマップを有しており、AI エンジニア・リサーチャーにとって興味深いプロジェクトに参画できます ・ストックオプション付与の可能性があります ・リモートワークが可能です ・国内SaaS企業の中でトップクラスの成長率を誇り、ユニコーン規模の上場を狙えるポジションで直近の上場を見据えています ・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層と近い距離感で勤務いただけます ■会社概要 弊社は、世界中の全ての人が自分自身のパーソナル人工知能を持つことによって、労働（Lavoro）から解放され、創造的でアーティスティックな営み（Opera）に没頭することができる世界を実現するための研究開発を行っています。 自社AIシステム.(パーソナル人工知能)とは私たち自身の意思をデジタル化し、それをクラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をそのクローンにさせることを目的としたAIです。 個人の意思・決断までも行えるデジタルクローンが、24時間365日ネットワーク世界を飛び回り、仕事や買い物、旅行の手配など自分が行わなくてもよい作業を代替することで、人間が人間にしかできないことに集中することが可能になります。 ■事業内容 自社AIシステムの研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、24時間365日無人対応が可能なAIコールセンターツール、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするツールなど、あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しました。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ・製造業向けシステムリプレース案件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。 　‐AWS EC2内のアプリ（Java, Python）からAWS GlueやECS（Fargate）等への移行 　‐基本設計、詳細設計書作成 　‐AWS GlueおよびPythonでの製造開発 　‐単体テスト（仕様書作成、実施）

作業内容 ・大規模言語モデル研究開発支援案件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。 -大規模言語モデル研究開発における解析環境の構築、高速化 -医療テキストデータセットの整備及びメンテナンス -PythonやTransformerライブラリを用いた実験用ソースコードの実行 -実験結果の整理、可視化、ドキュメント作成 -RAGシステム構築におけるデータ参照データベースの設計、整備 -研究開発用構造意識の品質管理

作業内容 ・一般財団法人向けAIモデル開発補助案件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。 -XMLやテキストファイルなどからのデータ抽出、データ集計など -機械翻訳や文書分類などの自然言語処理用AIモデルの開発補助

作業内容 ・設備機械向けデータ分析及びアルゴリズム化案件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。 　-設備不調に関するデータの分析及びアルゴリズム化

作業内容 ・製造業向けデータ生成のシステム構築案件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。 ‐AWSサービス内で連携されたデータ(RDSforOracle)を他システム(原価システム)へのデータ生成 ‐BIツール用のデータ生成構築 ‐AWS Lambda(Python、SQLArchemy)での製造 - 詳細設計書執筆(ジョブフロー、項目転送仕様) ‐単体テスト(仕様書作成、実施) ‐結合テスト

作業内容 ・Snowflakeを用いて、データ分析基盤構築案件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。 ‐Snowflake、Salesforce、Excelなどのインプットデータを加工(ETLツールとしてtroccoを使用)してデータマート(Snowflake)を作成 ‐BIツール(Tableau)へデータをパブリッシュする一連のシステムを構築

作業内容 ・Oracleで構築されたDWHをSnowFlakeに移行する案件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。 ‐エラー調査(SnowFlake問い合わせも含む) ‐ソース修正(ConvertAI通し後) ‐検証作業 ‐仕分け、工数算出