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 | 39ページ目

作業内容 主に全国の顧客(主に製造業)から要望があるAI・データ利活用の課題に対し、提案～分析のリードをお任せします。 デジタル技術や先進手法を用いて、顧客データの利活用や分析手法の検討を行っていただき、そのマネジメントも担っていただきます。 また、ご希望/ご経験によりAI導入支援/企画、PoC/フィジビリティ検証、AIを推進するための組織づくりコンサルティングやAIの人材育成などクライアントのAI取り組みレベルに応じた様々なサービスメニューの提供に携わっていただきます。 ＜業務内容例＞ ・データ分析PoCのプロジェクト ・推論モデルの作成・実装・分析報告書の作成 ・データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 ・数理統計や機械学習を用いた分析 ・Python, R, SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装(データ前処理および後処理を含む) ・BIツールでのダッシュボード開発 ・レポーティング、プレゼンテーション ＜役割＞ ・PJ受注前：プリセールス（プロジェクト受注に向けた営業支援)　※未経験可 ・PJ受注後：プロジェクトリーダー ＜プロジェクト例＞ ・自動車メーカー：物件検出：車載カメラ動画からの車両識別、構造物識別 ・通信事業：位置情報分析：旅行者の行動パターン分析、可視化 ・建設会社：予測 識別 分類：建造物外壁劣化度診断 ・プラントメーカー：自動化 予測：鉄鋼プラントや環境プラントの遠隔自動操業や設備診断 ・損害保険会社：識別 予測：車載カメラ動画からの事故要因識別、顧客エンゲージメント分析 ＜ポジション・役割＞ ・データサイエンティスト/データアナリスト/プロジェクトリーダー ＜工程＞ 調査・分析 ＜備考＞ フルリモート

作業内容 【概要】 大手Sierにおける、人的資本経営の実現に向けたPeople Analytics案件。 人事戦略の立案実行･人的資本の可視化･情報活用の高度化 等、People Analyticsの結果を踏まえて、上流課題からの支援を行っていきます。 また、ジョブ型マネジメントの導入に伴う人事業務要件のシステム化構想の支援も行うなど、People Analyticsを起点として、人事部様の抱える課題に対して業務構想策定・施策検討支援・システム化検討まで幅広く支援しています。 【内容】 大手Sierの将来的の在るべき姿に対する人事戦略(要員人件費管理/DE&I/採用/辞職抑止 等)のコンサルテーションをメインに、データサイエンティストメンバーと協業しての人事業務高度化に向けた各種シミュレーションやMLモデルの構築の設計・実装支援・リード、エンジニアのメンバーと協業してのシステム構想策定支援・システム要件定義のリードをしていただく事が期待されるポジションです。

作業内容 ・会社概要 2年にも満たないベンチャー企業だが、2期目となる今期はほぼ倍の売り上げをわずか16名の従業員数で叩き出している新進気鋭の企業となります。 サービスは大手IT企業や大手自動車メーカーへの採用も決まっており、幅広い業界業種へ携われます。 ・会社概要 2年にも満たないベンチャー企業だが、2期目となる今期はほぼ倍の売り上げをわずか16名の従業員数で叩き出している新進気鋭の企業となります。 サービスは大手IT企業や大手自動車メーカーへの採用も決まっており、幅広い業界業種へ携われます。 ・お任せしたい業務 クライアントは大手通信会社のグループ企業様となります。 AIで需要予測をしていき、RI/SP運用を自動化/高度化し利益最大を狙っていく案件となります。 ・スケジュール ∟現在はモデルの構築は完了 ∟これから、精度向上試作・購入シミュレーションを推進中

作業内容 小売業界(ドラッグストアやコンビニエンスストアなど)のエンドユーザー向けアプリ・サービス開をお任せいたします。 本ポジションは、ユーザー数の多い小売業界のアプリを支えるセキュリティを意識したシステムインフラの設計・構築・運用・改善の業務がミッションです。 【業務内容例】 ・プロダクトの企画から携わり、機能要求を満たすサービス・システムの設計・開発を行う ・自社や顧客が利用するCMSの設計、開発を行う ・大規模なECシステムの設計、開発を行う ・機械学習エンジニアやデータサイエンティストと協力し機械学習をプロダクトに実装する ・スケールする大規模規模データ処理基盤の実装を行う ・機能改善を繰り返し、増加し続けるトラフィックに対応できるシステムの開発を行う ・小売店舗内のサイネージ（STB/タブレット端末など）にコンテンツや広告の配信を行うシステムの開発 ・小売店舗内のIoT・エッジソリューションのシステム開発 ・サイネージの端末管理と遠隔メンテナンスを行うシステムの開発

作業内容 【募集背景】 親会社である金属素材メーカーの研究開発部署にて、MI（マテリアルズ・インフォマティクス）領域へ力を入れていくため、研究開発業務において、改善・拡張が可能なプラットフォーム上に、 ⽣産性向上を総合的に支援する仕組み構築PJを同社が推進していく予定です。 3か年計画としての位置づけで、2022年度内で仕組みつくりを完成する目標があります。 PJの目的は大きく３つでチームも目的ごとに分かれております。 └①業務効率化②研究開発のスピード向上③量産 【解決したい課題】 素材領域の研究開発における、⽣産性の向上、AI技術を活用した新素材の開発を進めるためのシステム環境の整備。 具体的には、現在研究開発作業の大部分が手作業なので、研究プロセスのデータ収集→基盤へ蓄積→分析→可視化を行うためのシステムの仕組みを整えたい。

作業内容 ・大手ゲーム会社にて生成AIを活用するためのWebサービスの開発と、運用をご担当いただきます。 ・生成AIをコンテンツ制作の現場で活用するための、Webサービスのサーバサイド部分の実装をいただきます。 ・主に以下も作業を予定しております。 　-フロントエンド、インフラ、生成AI研究者等、各所とのコミュニケーション 　-API実装、監査機構の実装 　-ユーザ管理、生成データのストレージ管理、生成履歴管理

作業内容 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

作業内容 ・女性向け動画アプリやビデオカメラアプリにおけるデータマイニングに携わって頂きます。 ・データ分析から各種サービスの改善提案まで担当して頂きます。 ・データ分析基盤の構築や新サービスの開発なども併せて依頼されることがございます。 ※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 同社にて開発されているAI SaaSサービスの成長にあたり、 自社iOSアプリへのAdjust SDKの実装・運用やFirebase Analyticsの追加実装・運用を担っていただきます。 主に、以下業務をお任せいたします。 ・Adjust SDKの実装・運用 ・Firebase Analyticsの追加実装・運用 ・Apple Store Connect APIを利用したデータ集計・分析 ≪開発環境≫ 言語：Flutter, TypeScript, Python フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js, Node.js データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace 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、 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように 世界的にも注目されている今、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指しています。 同社AI SaaSサービスの成長にあたり、細かいユーザートラッキングを行い、 重要なアクションを見定めていく必要が出てきていますが、 アナリティクス側のリソースが足りない状況になっている為、 Adjust SDKの実装・運用やFirebase Analyticsの追加実装・運用を担っていただける方を募集しています。 ※現状、アプリケーションエンジニア1名がアプリの機能実装とアナリティクスの2つを掛け持っている為リソースがない状況

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 同社は、各種プラント（石油化学プラントや一般科学、医療、食品など）のメンテナンス事業やプラントエンジニアリング事業を全工程一貫で支援しており、多くの業界にて実績がございます。 今後、同社では事業をより加速させるためDXの促進に注力していく考えです。 今回は、同社プラントメンテナンス事業における「若手監督者の育成」をキーワードに、自社ナレッジのデータ利活用についてご支援いただける方をお探ししております。 【具体的には】 同社メンテナンス事業において、監督者のノウハウを社内ナレッジとしてデータ上で一元管理する仕組みを作りたいと考えております。 ・データ収集：現状Excelでナレッジを管理しており各現場ごとにデータも散在しているため、まずはデータ収集から行っていただきます。 ・データ可視化と分析：収集したデータを可視化・分析し、必要なナレッジを選定していただきます。 ・データを活用した戦略立案と実行 ・効果測定・検証 【監督者とは】 プラント建設で製造された製品が、品質を保っているか検査する役割を担う者の事です。※現場監督のことです。 現状、各現場の監督ごとにExcelやペーパーを用いながらメンバーに対し情報共有をしており、社内ナレッジが散在している状況です。 若手監督者の育成を進めたい同社にとって、社内ナレッジが一元管理されていない状況に課題認識を持っております。 そこで、データの収集から分析までを一貫して行える方を探しております。

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 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 【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 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 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 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 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 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 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。