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 | 5ページ目

作業内容 ・広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する ・社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する

作業内容 業界シェアNO.1タレントマネジメントシステムを展開する企業にて下記をお任せいたします。 事業価値向上のためのデータ分析の実施（目的整理 → 分析の設計・実施→結果の可視化） ステークホルダーとのコミュニケーションによる課題整理等のプロジェクト補助

作業内容 要件定義などの上流工程から、基盤構築、分析業務まで一連のプロセス

作業内容 ・AIやLLMを使った以下システムの開発に携わっていただきます。 - 習慣化のためのタスク生成AI開発 - LLMを活用した不適切ワードの検出システムの開発

作業内容 【概要】 プロダクトに溜まったデータを活用したデータソリューション事業立ち上げに伴うデータサイエンティスト業務をお願いします。 【業務スコープ】 ・ビジネス課題の理解・構造整理 ・技術コンセプト策定 ・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定 ・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備 ・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等） ・コアとなるAI技術開発（技術課題特定, 開発, 精度改善） ・プロダクト開発業務(モデリング、モニタリング等) ・上記に付随するドキュメンテーション、報告 【開発環境】 ■主な環境 ・Python ・Jupyter notebook ・Redash ・Databricks ・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等） ■ライブラリ等 ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

作業内容 いわゆるエンジニアリング（データ成形/加工）ではなく、顧客と伴走して、 データの抽出や、どういったアウトプットが欲しいのか、アウトプットに最適な分析手法の提案～実行までサポートいただきます。 　・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定 　・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形 　・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化 　・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化 　・ユーザーへのレポーティング 　・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

作業内容 エンド様サイトの運営に伴い、全社向けにビジネスシーンにおける意思決定をデータ利用/活用へとご支援いただきたいです。 特に経営チームや各事業の担当者を中心に、 -BI環境の構築 -新規事業/施策についての効果測定/原因分析/改善提案 など幅広くご担当していただけます。 またご希望に応じて、事業サイドを巻き込んだ施策推進も検討可能です。

作業内容 ・トレーディングカード取引アプリ向けデータ活用案件に携わっていただきます。 ・主に蓄積データの分析および解析をご担当いただきます。

作業内容 医療分野で発生する医療データについて、それぞれで機械学習モデルを生成、アンサンブル学習により、健康状態を見極める データクリーニング、データ前処理、分類、診断モデル構築など

作業内容 ・検索、レコメンド改善にデータサイエンティストとして携わっていただきます。 ・主に改善業務に伴う、下記作業をご担当いただきます。 　-施策のための準備や、施策実施後のデータ集計 　-要件定義や保守運用

作業内容 基地局向けデータ分析を行います。 Pyspark、Pandas、scikit-learn、Prophet、AWS環境等を用いて、データ分析業務をご担当いただきます。

作業内容 ・データ分析基盤・データ連携プラットフォームの企画・構築 ・BIツール（Linux）を使ったデータ分析基盤、ダッシュボードの企画・開発の啓蒙・支援（考え方、作成方法の指導や、データソースの準備など） ・AI分析など新しい技術の探索や企画

作業内容 ビジネス主管部門の業務プロセス整理～課題の提出 業務プロセス改善のための簡易アプリケーション設計 Streamlitを用いたPythonアプリ開発

作業内容 クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドの アルゴリズム開発実装を担当いただきます。

作業内容 ・Python(FastAPI)によるAPI設計・開発業務に携わっていただきます。 ・主に下記のような作業をご担当いただきます。 　‐設計、実装、測定および自動テスト

作業内容 ・データサイエンティストとして、主に以下の作業をご担当いただきます。 　‐統計解析による在庫管理、生産管理の自動化、最適化 　‐機械学習を用いた価格最適化プロジェクトのリード 　‐事業部と連携して新規事業の立ち上げ支援と要件定義 　‐現在進めているAIソリューションの開発と検討支援

作業内容 某大手製造業の工場向けプラットフォームを開発 エッジサーバからデータ集約を行い、エンドユーザーにてデータ閲覧・解析が出来るようにする ・データ調査プログラムの作成 ・データ定義(特性、データソース定義ほか) ・データ集計計画 ・基本設計～実装、テストまでの実施対応想定

作業内容 鉄道会社の各種データの分析から報告までを担当 対象データ： ウェブ予約履歴、駅ビル売上データ、アクセスログ、クレカ履歴など ※一部需要予測など機械学習モデル構築などもあります

作業内容 ・リーダーの方には以下の作業に携わっていただきます。 　- データ活用テーマの検討と立ち上げ 　- PoC支援など ・メンバーの方には以下の作業に携わっていただきます。 　- データ加工～tableau等BIツールでの可視化 　- DWH、DM構築など

作業内容 ・Pythonを用いてAIシステムの構築に携わっていただきます ・詳細設計以降の工程をご担当いただきます

作業内容 ・チャットRPA構築に携わっていただきます。主に開発工程をご担当いただきます。

作業内容 ・Pythonを用いた論文検索アプリ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。 　‐ 詳細設計、実装、テスト 　‐ 既存サービスの追加開発 　- 新規サービスの開発

作業内容 ・Pythonを用いた生成AI開発に携わっていただきます。

作業内容 ・分析を行うためにデータを収集、解釈、検証を行っていただきます。

作業内容 売上予測や需要可視化などの業務に携わるデータサイエンティストとして業務をご担当していただきます。

作業内容 ・データ基盤(databricks)上で、事業部(おそらく中古デジタル機器部門)のデータサイエンティスト向けにデータマートの構築作業 ・2023年8月中旬にデータソース元のDBをオンプレからAWSへの移行に伴い、データ基盤とのパイプラインを再構築（既存のembulk(SQL)+シェルスクリプトもしくはFivetranへの移行） ・既存の処理（embluk(SQL)+シェルスクリプト）を読み解き、新環境への実装に対応予定 ※今後、データ分析基盤の構築に拡大予定

作業内容 毎月AccessとExcelで作成しているデータ分析レポートをExitとし、 分析ツール「※KNIME」を導入する予定。 IT側、ユーザー業務側と並走し導入～運用まで支援。 ・KNIMEの導入～運用 ・ユーザーコミュニケーション ・分析ロジック検討 ・KNIME自動レポート作成構築 ・運用マニュアル作成

作業内容 ・Pythonを用いたプロダクト開発案件に携わっていただきます。 ・PMとして、チーム全体を技術的側面から牽引、管理いただきます。

作業内容 ・Pythonを用いた自社AI営業効率化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。 　-自社システム開発

作業内容 ・エンタープライズ様向けにAI Saasサービスを展開されている会社様になります。 ・具体的にはデータエンジニアとして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や データパイプラインの設計・構築といった業務に携わって頂きます。