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 | 7ページ目

作業内容 ・学術クラウド基盤「mdx」上で展開するAI推論共通基盤「mdx-MaaS」の機能拡充、 　最適化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。 　-スーパーコンピュータシステムのバッチスケジューラ（Slurm等）を用いたインタラクティブジョブの制御・動的スケーリングの実装 　-ユーザーの需要に応じた計算資源（主にGPUクラスター）の最適化およびバッチスケジューリングアルゴリズムの実装、ジャッジメント 　-本格サービス展開（有料化）に向けた料金設計・課金システムの構築・連携サポート 　-ワットビット連携（電力考慮のメタスケジューリング）に向けたシミュレータ、メタスケジューラの実装

作業内容 【募集背景】 業務サイドからの強い要望に応えるため、収益データの高度な活用を推進する体制を強化する目的で募集しております。 【作業内容】 収益データの管理、抽出、分析およびデータ活用に向けたダッシュボードの提供を行っていただきます。データ基盤のアーキテクチャ構築を含め、データパイプラインの構築・運用やDBの実務をメインにご担当いただきます。具体的には、AWS（S3、Glue）やOracle環境におけるデータパイプラインの構築・運用、Amazon QuickSightを使用した各種ダッシュボードの提供など、上流から下流まで一貫した業務をお任せいたします。 【求める人物像】 データの流れや構造を理解しながら自ら手を動かして実装していける方を求めております。業務サイドのニーズを踏まえて柔軟にデータ分析・可視化を進められる方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 上流のデータ基盤検討からデータ抽出・分析、ダッシュボード提供まで一連の工程に関わることができ、データパイプラインに関する理解と実装力を高めていただけます。アプリ開発に近い業務内容となっており、ビジネスに直結したデータ活用に携わることで、技術面と業務理解の双方を深めることができます。 【開発環境】 AWS（S3、Glue）、Oracleなどの各種DB、Amazon QuickSightおよび各種BIツール、Python、SQLを用いたデータ処理・分析環境となっております。

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 【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 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っていただきます。 データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善。 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。

作業内容 ・料理動画解析案件に携わっていただきます。 ・主にToC向けサービスにおける料理動画解析作業をご担当いただきます。

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 【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 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における新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましいです。 チームメンバーとコミュニケーションを取りながら開発を進められる方を想定しています。 【ポジションの魅力】 AI×SaaS領域において、要件定義から下流工程まで一連の開発プロセスに関わることができます。 生成AIや大規模言語モデルを活用した最先端のプロダクト開発に携わることができます。 業務委託メンバーも多く参画しており、技術的な意見や改善提案がしやすい環境です。 【開発環境】 Python3およびOpenAIなどの生成AI関連技術を用いたバックエンド開発環境となります。 インフラはAWSおよびMicrosoft Azure上の環境で構築されています。 コンテナ技術としてDocker、機械学習基盤としてAWS SageMakerを利用しています。 ソースコード管理やCI/CDにはGitHub Enterprise、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCIなどを利用しています。 コミュニケーションにはGoogle WorkspaceおよびSlack、タスク管理にはClickUp、Jira、GitHubを利用しています。

作業内容 ・生成AIを活用したDX推進のための技術検証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。 - DX推進のための技術検証 - 上流工程(要件定義・設計) - 生成AIを活用し、社内業務ツールの企画・開発・運用 - 生成AIを活用し社内プロジェクトでの実装サポート - 社内コミュニケーション効率化 - 予算管理ツール - データ分析・戦略提案

作業内容 ・ワット・ビット連携関連実証に基づき、学術クラウド基盤mdx上のAI推論サービスを舞台とした、 　先端生成AIアプリケーションの試作、検証、およびモデルの最適化開発をご担当いただきます 。

作業内容 ・IT業界向けAIシステ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。 -LLM APIを活用した現場AIシステムの設計及び開発 -Pythonを用いた機械学習及び深層学習モデルの開発及び実装 -LangChainやLlamaIndexを用いたAIエージェント開発 -RAGによる現場ナレッジ検索システムの構築 -AIモデルの精度改善及びパフォーマンス最適化 -AIプロジェクトにおける技術選定及びアーキテクチャ設計

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 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 事業拡大に伴い、AIを活用した動画解析システムの開発体制を強化するため、 Webアプリケーションの設計、開発、運用をフルスタックで担当していただく方を募集しています。 主な業務は、Reactを用いた動画編集用UI（プレビューやタイムライン機能等）の実装や、FastAPIによるAPIサーバーの設計・運用です。 また、AWS BatchやS3を活用した動画処理パイプラインとの連携、ジョブステータス管理、既存システムのUX改善など、多岐にわたる工程に携わることができます。 開発体制は少数精鋭で、自ら提案や改善を行いながらプロダクトの成長に直接貢献できる環境です。 AIチームやプロダクト開発チームと密に連携し、最新技術を用いたサービス開発を推進していただける方を求めています。

作業内容 ・弁護士事務所向け業務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。 -法律、税務、信託の各部門に対する作業ヒアリング -作業フローの可視化、整理、標準化 -AI導入候補業務の選定および優先順位づけ -生成AI、LLM、AIエージェントを用いた作業自動化設計 -文書作成補助、情報整理、問い合わせ対応、チェック補助等のAI機能の企画や実装 -データベース、各種クラウドサービス、API等との連携実装 -RAG、検索、ワークフロー、自動処理基盤等の構築 -PoC実施、評定指標設計、効果測定、改善

作業内容 ・線路設備課において、現在、紙や手書きで管理されている図面データや現場の書き込み情報を、自動でスキャン、解析、データ化するためのシステムやスクリプトの開発を担当いただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-図面スキャンデータの画像処理および補正 　-スキャンされた過去図面の傾き補正、ノイズ除去、線画の強調など、データ解析しやすくするための画像前処理 　-データ構造化とデータベース格納の検討 　-抽出した図面情報や手書きデータを、後から検索しやすいようにインデックス化し、扱いやすいデータ形式に整理および集約

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 【募集背景】 リサーチ関連会社におけるデータ利活用基盤およびシステム基盤の強化・拡張のための開発体制を強化する目的で募集しております。 【作業内容】 パソコンやスマートフォンのWebサイト接触ログ、アプリ利用ログ、TV視聴ログなどの各種ログデータを対象に、抽出・クレンジング・集計処理を行うシステムの開発を担当していただきます。基本設計から本番環境への移行・導入、その後の運用・保守まで一連の工程をご担当いただきます。バッチ処理やデータ処理系の仕組みを中心に、安定したデータ利活用基盤を構築していただきます。 【求める人物像】 チーム内でのコミュニケーションを大切にしながら、自律的に作業を進められる方を求めております。不明点をそのままにせず、自ら確認や相談を行い、責任感を持って慎重に作業に取り組める方が望ましいです。ドキュメント作成や情報共有を丁寧に行い、周囲と連携しながら品質向上に貢献していただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 多様なログデータを扱いながら、データ利活用基盤の構築から運用・保守まで一貫して携わることができるため、データエンジニアリングやバッチ処理基盤の知見を広く深く身につけることができます。DWHやクラウドサービス、BIツールなどの技術に触れる機会も多く、データ活用領域でのスキルアップが期待できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびSQLを用いたバッチ処理・データ処理系システム開発環境をベースに、Linux環境上での開発・運用を行います。Snowflakeやその他DWH製品、AWS各種サービス、Git、Tableau、Confluence、JIRAなどのツールを利用する可能性があります。

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 【募集背景】 本事業は1年半ほど前に発足した立ち上げフェーズですが既に複数の大企業との契約を実現しており、祖業で培った顧客基盤を活かした全く新しいプロダクトとして急速な成長を遂げている状況です。本事業はマルチプロダクト戦略の一つの柱であり、次のステージに向けた拡大フェーズを迎えているため、技術的知見をベースに開発プロセス全体を俯瞰しプロジェクトを牽引できる人材を求めております。 【作業内容】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発に参画いただきます。定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換し、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能となるような仕組みを構築していただきます。蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとして機能し、製品開発やマーケティング戦略の意思決定を支援する機能の高度化にも関わっていただきます。顧客のデータ活用を支援するため、データ基盤の構築からBIダッシュボードの実装まで一貫して推進し、Bizチーム・プロダクトチーム・ユーザー企業と連携しながら仮説検証を繰り返し、分析基盤や可視化環境を構築していただきます。 【求める人物像】 データ基盤およびBI領域において高い実践力を持ち、分析要件からデータモデルを設計できる方を求めております。データ品質や保守性を考慮した設計ができ、ユーザー価値を重視しながらデータを通じて意思決定を支援できる方が望ましいです。エンドユーザー視点でダッシュボードを設計でき、変化を楽しみつつ要件が固まっていない環境でも前向きに推進できるマインドをお持ちの方を歓迎いたします。Biz、PdM、エンジニアと協働しながらプロジェクトを進められる協調性も重視しております。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した新規事業の立ち上げに中核メンバーとして関わることができ、定性データの高度な活用やナレッジ基盤構築といった先進的なテーマに取り組んでいただけます。複数の大企業との契約実績がある環境で、プロダクトの成長とともに自身の技術的・ビジネス的なスキルを高めることができます。データ基盤構築から可視化まで一気通貫で関与できるため、広範なデータエンジニアリングの経験を積める点も魅力です。 【開発環境】 BackendではPythonやFastAPI、Prefectを用い、FrontendではTypescriptおよびReact Routerを採用しております。インフラストラクチャはAWSを中心にFargate、Aurora、S3、ElastiCacheなどを利用し、Terraformで構成管理を行っております。周辺ツールとしてGithub、Slack、Notion、Datadog、Linearを活用しており、OpenAI APIやAnthropic APIなどの生成AI関連サービスや、Github Copilot、Cursor Business、Devinなどの開発支援ツールも積極的に利用できる環境です。

作業内容 ・金融業界向けAIサービス導入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。 　-最新のAI/LLMトレンド、各サービスの特性把握、選定 　-コスト、性能、セキュリティを考慮した技術選定 　-各LLMの強みと弱みを理解した使い分け提案 　-ビジネス課題の理解とAI適用設計 　-各事業部門からのAI活用ニーズのヒアリングと要件整理 　-ROI及び実現可能性を考慮したプロジェクト優先順位付け 　-PoCの企画及び実施とビジネス価値の検証 　-AIソリューションの実装推進 　- プロンプトエンジニアリング、RAGの設計及び実装 　-LLM APIの統合、既存システムとの連携設計 　-プロジェクト推進及び運用 　-グローバルチームのエンジニア、デザイナー、ビジネス部門との協働 　-英語でのステークホルダーミーティング、進捗報告及び調整 　-クライアントへの技術提案及び説明

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 ・不動産業界向けデータ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。 -AIを活用したアルゴリズム構築 -データ基盤構築 -BIツール開発 - 最上流から分析まで

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 ・自動車業界向け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。 -EV駆動系開発に伴う各種実験データ等の処理及び分析 -データの傾向分析、可視化 -解析ソフト等から得られるデータの分析支援

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サービス向けデータ設計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。 -予測モデルの開発 -データ分析基盤構築 -データのクレンジング - GIS・データモデリング、AIエンジンの開発 - 顧客への企画書・報告書作成 - エンジニアと連携したAIプロダクトの開発

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 ・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。 　-設備の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 【募集背景】 Databricksを中核としたデータ基盤構築プロジェクトが複数あり、タイミングによってユーザーや業種が変わります。 【作業内容】 DatabricksおよびMicrosoft Fabricなどを用いたデータ分析基盤の構築を行います。

作業内容 【作業内容】 データ分析システムの設計・開発を行っている部署において以下のいずれかを支援いただきます。 ・Azure Databrikcs環境上でのAIエージェント作成（PythonでLangGraph等のライブラリ使用を想定) ・Pythonでのデータパイプライン構築(ETL設計・開発)

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 【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。 【業務内容】 ・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 ・Pythonによる機械学習モデル選定・実装 ・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 ・非構造化データの品質評価、課題抽出、処理ロジック改善

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