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 | 6ページ目

作業内容 ・AIプロダクト開発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。 　-機械学習深層学習モデル設計実装 　-LLM活用機能検討実装 　-データ前処理特徴量設計 　-プロセスや運用考慮AI活用方針技術構成検討 　-パフォーマンスコスト運用性考慮技術選定 　-クラウド環境AI実行基盤構築 　-MLOps運用設計改善

作業内容 ・大手製薬業界向けPM補佐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。 -クライアント企業との折衝 -基盤構築に関するアーキテクチャ案の提示

作業内容 要件定義,基本設計,実装,データ分析 国内大手の多角展開企業におけるDX推進チームにて、全社の業務プロセスおよびデータを統合・可視化し、 データドリブンな意思決定を支えるデータ基盤の設計・構築・運用をご担当いただきます。 ＜想定業務＞ ・各業務プロセスの可視化とデータモデルの設計 ・新規データ基盤（技術、ツール、プラットフォーム）の調査や選定 ・分散する各種データ（リソース、契約、コスト等）の統合およびデータパイプラインの構築 ・BIダッシュボードを用いた分析環境の整備 ・稼働管理ツールなど、軽微な内製業務システムの改善や機能拡張 本プロジェクトの開発体制はスクラム（アジャイル）を採用しており、企画フェーズから深く関わりながら、技術的なリードや提案を行っていただける非常に裁量の大きい環境です。

作業内容 生徒の学習データをもとに、未来の到達予測、合格予測、 成績推移、改善ポイントの抽出を機械学習で実現する案件です。 これまではBigQueryを活用し、 マーケティング予測を行っておりました。 今回はデータ分析基盤の活用および予測モデル構築を担う データサイエンティストを募集いたします。 ※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】 ・20～30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 【募集背景】 太陽光発電における電力量予測の高度化・精度向上を目的としたデータサイエンスプロジェクトを推進するための体制強化のための募集となります。 【作業内容】 太陽光発電の電力量予測プロジェクトにおいて、AWS上の各種サービスを活用しながら、電力量予測モデルの構築・改善、関連するデータの前処理や分析、予測結果の検証などをご担当いただきます。また、プロジェクトメンバーと連携し、要件に応じたモデルのチューニングや運用面を考慮した実装なども行っていただきます。 【求める人物像】 データやモデルの検証を自律的に進められ、関係者とコミュニケーションを取りながら改善提案ができる方を求めております。また、新しい技術やドメイン知識を積極的にキャッチアップし、プロジェクトの成果最大化に向けて主体的に取り組んでいただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 再生可能エネルギー分野における実プロジェクトに参画し、電力量予測という社会的インパクトの大きいテーマに携わることができます。クラウド環境を活用したデータサイエンス実務の経験を深めることができ、電力分野の知見やML Opsなどの周辺スキルも含めてスキルの幅を広げていただけます。 【開発環境】 AWS（SageMaker, Lambda）を中心としたクラウド環境上で、PythonおよびSQLを用いたデータ処理・モデル構築を行います。必要に応じてSnowflakeなどのデータ基盤や、Terraformなどのインフラ自動化ツールを利用する可能性があります。

作業内容 【作業内容】 開発・運用プロダクトのデータ活用を主務とするエンジニアとして、AI活用を前提としたダッシュボードの構築運用、管理、各種ログデータ分析を行い実際の課題解決を支援します。 ・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクト下で実行します。 ・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を柔軟に提供します。 ・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込みを行います。 【開発環境】 GCP（BigQuery、Looker Studio Pro、Gemini）、AWS（Athena、Amazon Quick Suite、Chatagent）、Python、R、MySQL、SuperSet、copilot、GitLab、GitHubを利用します。

作業内容 ・ECサイト機能開発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。 　-現場メンバーへのヒアリング 　-iPaaSやAPI連携を活用した自動化フローの設計、実装 　-ShopifyやWordPress と連携するアプリ、プラグイン、拡張機能の企画及び開発 　-各事業ECサイトの改修、機能改善、UI改善 　-LLM、AIコーディングツールを活用した作業支援機能の企画及び実装 　-在庫管理、買取査定、クライアント対応といったオペレーションの仕組み化 　-導入後の運用改善、現場定着支援

作業内容 土木業界向けに建設DXサービスを展開する同社のAIエンジニアとして、新規サービス開発を担当して頂きます。 具体的には下記のような業務となります。 ・土木設計領域にまつわる蓄積DATAに対する、一連の分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境及びDBの構築 ・自社BtoBSaaSプロダクトへのAI実装環境構築 ・ビッグデータ解析 ・UXボトルネック分析 ・大手企業開発案件のAI領域支援 ・時系列データ／テキストデータの分析 プロジェクト一例： ・設計領域における機械学習による示唆機能実装 ・施工領域における機械学習による3Dモデリング機能実装 ・設計事例におけるLLMをもとにした事例サジェスト実装 etc… 土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。 各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。

作業内容 ・公営競技向け新規サービス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。 　-MySQLからBigQueryへのデータパイプライン設計、実装、運用 　-ETL、ELT処理の構築(抽出、変換、ロードの自動化) 　-データ整形、正規化、スキーマ設計 　-BigQueryのパフォーマンス最適化(クエリ改善、コスト最適化) 　-Slackから自然言語によりデータ取得できる仕組みの設計、開発 　-LLMを活用した自然言語からSQL変換ロジックの実装 　-Slack API、Botによるインターフェース開発 　-Pythonによるデータ処理、バッチ処理の実装 　-定期実行ジョブ(スケジューラ)の設計、運用 　-データ品質管理(検証、監視、エラーハンドリング) 　-ログ設計、トラブルシューティング 　-既存基盤の改善、リファクタリング 　-拡張性を見据えた設計

作業内容 ・AIエージェント実装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。 -作業プロセス全体へのAI導入、および自動化に向けた 全体最適化の設計および実装 -Claude Code、Cursor等を活用した開発プロセスのAI化、 およびAIエージェントの構築 -役員が決定した自動化方針に基づき、技術的な側面から 具体的な実装、開発をリード -非エンジニアでも活用可能なAIツールの導入支援、 および技術的な壁打ち

作業内容 【募集背景】 グループ横断でデータ活用を推進するため、AIレディなデータ分析基盤の整備・高度化を目的として募集しております。 【作業内容】 グループ各社に散在する事業データを整理・設計し、GCPおよびBigQueryを中心としたデータ基盤を構築・運用していただきます。具体的には、データウェアハウスの設計・構築、Cloud Run FunctionsやCloud Composer、Dataflowなどを活用したETL/ELTパイプラインの設計・実装・改善を行います。また、GA4などを用いた行動データ取得の標準化や、広告・CRM・営業・施設運営・コールセンター・来訪ログなどのオンライン・オフラインデータの統合と連携を推進していただきます。さらに、Looker Studio、Power BI、Tableau等を用いたBIダッシュボードの設計・開発・運用、事業KPIおよびマーケティング指標の設計、アドホック分析の実施や既存データ基盤・BI環境の見直しとグループ全体への展開を担っていただきます。 【求める人物像】 事業側のニーズを理解しながら、データ基盤のあるべき姿を自ら考え提案・実装できる方を求めております。新しいクラウドサービスや分析手法のキャッチアップに前向きで、関係者とコミュニケーションを取りながら主体的に課題解決に取り組める方にマッチしたポジションです。 【ポジションの魅力】 グループ横断で多様なデータを扱いながら、データ基盤の設計から可視化・分析まで一貫して関わることができます。GCPやBigQueryを中心としたモダンなデータスタックを活用できる環境であり、機械学習や生成AIを取り入れた高度な分析にもチャレンジできる点が魅力です。また、既存基盤の再設計や標準化を通じて、全社的なデータ活用の仕組みづくりに深く関与していただけます。 【開発環境】 GCP（BigQuery、Cloud Run Functions、Cloud Composer、Dataflow等）を中心としたデータ基盤上で、SQLおよびPythonを用いたデータ処理・分析を行います。BIツールとしてLooker Studio、Power BI、Tableau等を利用し、業務ツールにはMicrosoft 365を標準採用しております。

作業内容 土木業界における図面・仕様書・数量計算書などの非構造化情報を、AIが活用可能な形に変換・蓄積する知識基盤を設計・実装し、 ナレッジグラフやデータパイプラインを通じて業界の知識標準を再定義していただきます。 ＜詳細＞ ・土木ドメインの業務データ・ドキュメントを対象とした知識基盤の設計・実装 ・データモデリングおよびナレッジグラフの構築・運用 ・図面・仕様書・数量計算書等の非構造化データの構造化・データパイプライン設計 ・ドメインエキスパート／開発チームとの連携による要件定義・スキーマ設計 ・AIとデータ基盤をつなぐアーキテクチャの設計・実装 ・データ品質評価・改善プロセスの設計・運用 ・サービスについて/該当システムについて： 土木分野に特化した知識基盤（SoK：System of Knowledge）およびナレッジグラフを中核とし、 FDEとして現場から取得した暗黙知を即座に構造化しプロダクトへ反映するシステム。 AI（LLM等）との連携を前提としたデータ/知識管理基盤を対象とする。 土木業界では、図面や仕様書、数量計算書、設計判断などの知識が個人の頭の中にとどまり、 再利用や継承が難しい「知識の非構造化」が長年の課題となっている。 AIを導入してもデータが構造化されていないため十分な価値を生み出せておらず、現場で得られる暗黙知を形式知化し、 再利用可能な知識基盤として整備する専門性の高い人材が不足していることから、 本ポジションを通じて業界の知識構造そのものを再定義できるコアメンバーを募集している。

作業内容 ・IT業界向けLLMソリューション開発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。 -LLMを活用した本番環境対応のAIアプリケーション構築およびデプロイ -高度な対話管理システムやマルチエージェントシステムの設計 -RAGシステムとベクトル検索ソリューション実装による知識検索の最適化 -プロンプトエンジニアリングやモデル選択・最適化の適用 -APIやマイクロサービス開発、保守および既存データパイプラインとの統合 -MCPアーキテクチャ原則に基づくスケーラブルなAIアーキテクチャ構築

作業内容 【募集背景】 データドリブンな組織への変革を加速するため、データ基盤の高度化と運用体制の強化を目的としてデータエンジニアリングチームを拡充する募集です。 【作業内容】 ・行動ログを中心としたデータ基盤の構築・運用およびアーキテクチャ設計を行います。 ・Snowflake を活用したデータ分析基盤の開発・運用を行います。 ・各種システムから Snowflake へのデータ同期パイプラインの設計・実装・改善を行います。 ・dbt を用いたデータ変換・モデリングおよびスキーマ設計を行います。 ・Dagster などのオーケストレーションツールを用いたワークフロー構築とスケジューリングを行います。 ・BIツールやセマンティックレイヤー、Text2SQL システムの運用・改善を通じてデータの民主化を推進します。 ・データオブザーバビリティの実装やデータ品質監視・アラート設計により、データ品質と信頼性の向上を図ります。 ・AI/MLチームと連携し、推薦システムや検索基盤向けのデータ提供や活用最大化を支援します。 ・社内開発プロジェクトへの技術サポートやベストプラクティス共有などを通じ、開発生産性の向上に貢献します。 【求める人物像】 ・プロダクトのミッションに共感し、データの力で組織をより良くしていくことに意欲的な方を求めています。 ・プログラミングとインフラの両面に興味を持ち、中長期的な運用負荷や拡張性を考慮してシステム設計ができる方を想定しています。 ・複雑な課題に対して主体的にオーナーシップを取り、チームを巻き込みながら解決に導ける方を歓迎いたします。 ・生成AIなど新しい技術を積極的に取り入れ、開発効率や品質向上に活かせる方を求めています。 【ポジションの魅力】 ・大規模なユーザー基盤と膨大なコンテンツを持つプラットフォームにおいて、データ基盤の設計・開発・運用をリードできるポジションです。 ・Snowflake、dbt、Dagster などのモダンデータスタックを活用し、生成AI時代のデータ基盤構築に取り組むことができます。 ・技術選定やアーキテクチャ設計に大きな裁量があり、全社の意思決定やプロダクト開発の質に直接影響を与えることができます。 ・技術的負債の解消や技術戦略立案、メンバー育成などを通じて、チーム全体の技術力向上に寄与できる環境です。 【開発環境】 ・プログラミング言語：Python、SQL、Ruby、Go などを利用しています。 ・データ基盤・ツール：Snowflake、Dagster、dbt、Metabase などを活用しています。 ・クラウド・IaC：AWS、Terraform を用いてインフラ管理を行っています。 ・CI/CD：GitHub Actions によるパイプラインを構築しています。

作業内容 ・AI新機能開発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。 -AI、機械学習を用いた新機能開発および既存サービスの高度化 -ビジネスサイドと連携した要件定義からAPI実装、本番運用まで -ビジネス課題に対するAI、LLMを活用したソリューションの設計、開発 -LLMや機械学習モデルを用いたプロトタイプ開発および本番実装 -既存のマイクロサービスやバッチ基盤上でのAPI化、ワークフロー構築 -本番環境でのモニタリング、アラート設計、改善サイクルの運用 -MLOps基盤の整備、改善へのフィードバック -コーディングエージェントやドキュメント生成の標準化等AI活用推進

作業内容 ・AIを活用したツール開発の複雑性を仕組みで制御し、短期で成果に結びつけるデリバリー体制を支援する役割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。 - スコープ/スケジュール/コスト/品質の計画と管理、リスク/課題の見える化 - スクラム/カンバン運用、定例・レビュー・レトロの設計と進行 - APIコントラクト駆動(Spec→実装)と各チーム間の依存解消 - KPI設計(速度/品質/コスト)と週次レポート、意思決定支援 - ステークホルダー調整(CTO/PdM/CS/営業/クライアント)と合意形成支援

作業内容 ・自動倉庫向け配送ロボット運用最適化AI開発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。 -自動倉庫、搬送ロボット領域におけるAI活用テーマの整理 -WCS、WMS、搬送管制、BOT、コンベヤ等のデータ活用方針検討 -搬送履歴、設備ログ、稼働実績、作業進捗データの分析 -搬送効率、滞留、ボトルネック、作業者配置の改善仮説立案 -設備異常、警告、停止時の原因推定、復旧手順提示AIの検討 -WCS、WMS、搬送管制ノウハウを活用したRAGやQAシステム設計 -LLM、RAG、Agentic AIを用いた運用支援エージェントのPoC開発 -ローカルAI、オンプレミス環境での技術選定、構成検討 -AI、ルールベース、数理最適化、制御ロジックの役割分担設計 -製品組み込みに向けた課題整理、ロードマップ策定

作業内容 ・金融業界向け金融データ分析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。 　-運用モデル開発 　-アプリケーション開発 　-データ分析

作業内容 企画,要件定義,コンサルティング,マネジメント,データ分析 大手総合商社グループのDX推進におけるリードデータサイエンティストとして、 技術とビジネスの両面からプロジェクトを統括していただきます。 事業部門の経営課題に対するヒアリングから、データ活用戦略の立案、 KPI設計、ロードマップ策定、進行管理まで一貫して裁量を持って推進するポジションです。 実務では、需要予測や数理最適化などの高度な機械学習アルゴリズムの実装・導入支援に加え、 データサイエンティストやエンジニアチームのマネジメント、コードレビュー、技術指導を担当します。 また、役員層含む経営層へのレポーティングやビジネス提案を通じ、 組織全体を牽引する役割を担っていただきます。 アジャイル・スクラム形式での開発を採用しており、 内製化組織の拡大に伴う高難易度なプロジェクトにおいて、 分析計画からメンバー管理までをリードしていただくことを期待しています。

作業内容 ・AI製品データ加工分析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。 -親企業が開発したAI製品の日本国内向け導入支援、運用 -クライアントから受領したデータのチェック、加工作業 -AIモデルの精度を向上させるための試行錯誤、データチューニング -クライアント要望に応じた、別ツールへのデータ移行や 簡単なダッシュボードの作成

作業内容 AIソリューション開発、生成AIを活用したRAGシステムの拡販向け機能開発支援、医療業界向けアプリ開発、AIプロダクト開発、WEBシステム新規開発、証券会社向け管理システムの新規開発およびエンハンス、一流ブランド企業のデータサイエンティスト業務、生成AIプラットフォームのフルスタック開発支援。 ======================== ※必ずお読みください※ 【20 代から50代前半の方が活躍中】 ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です！ 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定１級お持ちの方 日本語が母国語の方 ※日本在住の方のみ ========================

作業内容 ・サービス内で起きている課題をデータ分析・機械学習用いて、最適な状態にする作業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。 - Pythonを利用した機械学習の設計、開発、運用 - プロダクト開発における機械学習エンジニアとしてのリーダー - 機械学習モデルの効果検証・改善提案 - さまざまな課題を、Pythonを用いた分析スキルを活かし、データで解決する業務の担当

作業内容 ・クライアントデータ分析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。 -ビジネス課題に対する仮説設計と検証 -営業やマーケデータの探索的分析とKPI設計 -モデル構築 -分析フローやナレッジの体系化

作業内容 【作業内容】 大手総合商社のDX推進プロジェクトにおいて、生成AIや統計解析を活用した意思決定支援ツールの企画～PoC～実装までを担当いたします。 産業データを用いたEDA（探索的データ解析）および仮説検証を行います。 Pythonによる機械学習モデル選定・実装を行います。 生成AI（ChatGPT／Claude等）を活用したエージェント・分析レポート生成の開発を行います。 非構造化データの品質評価、課題抽出、処理ロジック改善を行います。 【ポジションの魅力】 生成AI／最新技術に積極的な環境で、大手総合商社の大規模データを扱える希少な案件です。 【開発環境】 Python 生成AI（ChatGPT／Claude等）

作業内容 ・会社全体でAI化の取り組みを行っております。 ・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です。

作業内容 ・流通、農業、製造、電力、都市開発などのドメインにおいて、クライアントの課題抽出からAIを用いたサービス設計や実装、プロダクト化までを一気通貫で推進している企業において、データサイエンティストを務めていただきます。 ・ご経歴に応じた案件にアサインされる想定で、主に下記作業をご担当いただきます。 - クライアントとの対話を通じた事業課題の把握 - 分析テーマの設定 - データ取得・加工・分析プロセスの設計および実行(PoC~実装フェーズ含む) - 数理モデル・機械学習モデルの開発および検証、ビジネス実装に向けた改善提案 - エンジニアやプロダクトマネージャーとの連携による分析成果のサービス反映・実装支援 - 外部パートナー(クラウドベンダー、分析ツールベンダー等)との技術連携・共同プロジェクト推進

作業内容 ・他店舗展開企業向けAIプロダクト活用推進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。 　-クライアント企業との要件定義、プロジェクト計画策定 　-クライアント折衝 　-開発チーム、データサイエンティストとの連携による機能改善、新機能企画 　-プロジェクト進行管理、スケジュール調整 　-導入後の運用改善提案、データ活用支援 　-AIモデル構築、データ構築、新機能開発 　-営業メンバーの育成と組織マネジメント 　-営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携 　-チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援

作業内容 ・化学業界向けアルゴリズム開発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。 　-材料開発に関連する新規アルゴリズム開発 　-クライアント向けプロジェクトにおけるデータ解析 　-プロダクトへの機械学習モデルの組み込み 　-機械学習モデルと解析方法の要件定義、課題整理、ソリューション提案

作業内容 【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わります。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価および改善 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化 ・プロダクト内および社内へのAI導入 【ポジションの魅力】 ・フルリモートでご自身のリラックスできる環境で作業を行っていただけます。 ・フルフレックスで中抜けなど柔軟な働き方が可能です。 ・現在、複数名が参画中で、稼働が安定しています。

作業内容 要件定義,基本設計,実装,データ分析 大手総合商社グループにおけるDXプロジェクトで、生成AIや統計解析を活用した意思決定支援ツールの開発を担当いただきます。 探索的データ解析（EDA）や仮説検証、機械学習モデルの選定、高品質なPythonコーディング、生成AIを活用したレポート作成支援ツールの開発などを幅広くご担当いただきます。 非構造化データを含む大規模な産業データを対象としたPoC〜プロダクト化までの一連のフェーズに携わっていただきます。 出社頻度は週1程度で、基本はリモートワークです。

作業内容 ・インフラ点検AIプラットフォーム開発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。 -画像分類モデルの設計および学習 -推論API向けモデル最適化 -データ整理およびアノテーション支援 -再学習フロー設計 -推論結果をトリガとした進捗および状態更新への連携

作業内容 ・国立大学研究室における数理最適化および機械学習アルゴリズムの研究開発作業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。 -大規模時系列データを用いた予測モデルの構築および精度検証 -数理最適化、強化学習を用いたシミュレーションアルゴリズムの実装 -データクレンジング、特徴量エンジニアリング、分析パイプライン構築

作業内容 ・AI業界向けサービス推論基盤改善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。 　-LLM推論を支えるサービングランタイムの設計、実装、最適化 　-推論リクエストのライフサイクル管理 　-動的バッチ処理、スケジューリング戦略の設計 　-TTFT、p95p99レイテンシ、スループット、コスト効率の改善 　-KVキャッシュを中心としたメモリ、キャッシュ挙動の最適化 　-ランタイム実行効率改善 　-量子化統合、オペレータ最適化、コンパイル、チューニング 　-再現性のある性能計測基盤、ベンチマーク、ダッシュボードの整備 　-本番運用を前提とした段階的ロールアウト、 　 カナリアリリース、インシデント対応設計 　-インフラ、ネットワーク、APIチームと連携した本番環境最適化

作業内容 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-システム開発 　-設計、開発、運用

作業内容 ・生成AIプロダクト開発案件に携わっていただきます。 　-アーキテクチャ設計 　-機能開発

作業内容 ・飲食店向け需要予測プロダクトのPM兼データサイエンティスト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。 - クライアント折衝 - 要件ヒアリング - PoC検証など上流工程 - 売上予測、需要可視化の機械学習モデル構築 - データ分析 - データモデル設計

作業内容 ・小売領域におけるデータ分析および独自KPIモデルの開発、構築作業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。 -在庫回転率等の既存指標に加え、経営改善に直結する新規指標の策定 -商品の動態データを用いた予測モデルの構築 -従来定性的に判断されていた事象の定量化および分析アルゴリズムの実装 -分析結果に基づく施策の成功確率算出と経営層へのレポーティング

作業内容 ・VLM/LLMを用いたプロダクトの研究開発・実験・プロトタイピング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。 - VLM/LLMモデルを用いた実験設計、プロトタイプ実装(Pythonでの実装・検証) - データ準備、妥当性確認、指標設計および性能確認・解析 - 実験結果のドキュメント化とコード納品(再現可能な形での実装・報告)

作業内容 同社はグローバル為替リスク領域でプロダクト開発を行っているFinTech企業です。 金融工学に基づく金融商品とAIを含むデータサイエンス・金融システム開発に基づく 「為替テック」の提供を通じて、グローバル企業やFinTech業界の発展に貢献しております。 本案件では、同社のデータサイエンスチームの一員として業務を遂行いただきます。 想定業務は以下の通りです。 ■想定業務 ・為替リスクヘッジアルゴリズムの開発 ・プロダクトのバックエンドデータ処理開発 ・クライアントへのデータ分析コンサルティング ・クライアントのサービス利用状況把握の自動化 同社の技術部門 データサイエンスチームでは、現在CDSOを中心に少数精鋭で業務を行っております。 プロダクトの需要拡大もあり、チーム体制の強化を目的とした募集でございます。

作業内容 【作業内容】 ・DWH や BI のインフラと共通処理ETLジョブ実装を行います。 ・CDK開発環境の構築 - インフラ（CDK実装） ・ユーザー定義帳票と汎用分析帳票の詳細設計と実装を行います。 ・単体試験の実施と品質成績書の作成をします。 【開発環境】 ・CDK、Glue、Redshift、QuickSight、Lambda、Step Functions