SQL × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 26ページ目

作業内容 【募集背景】 大手製薬会社様のDXに関するプロジェクトが複数進んでおり、 プロジェクト拡大に合わせ、新たにお力添えいただける方を募集しています。 【案件内容】 ■お任せしたいこと概要： クライアント(大手製薬会社様 主に営業・マーケティング部門)向けに、 データ活用プロジェクトにおけるデータ活用基盤・BI構築をお願いします。 ■求めること／役割詳細： ・要件をもとに、データ基盤・BI構築の設計～開発・運用 ※データ基盤は概ね出来上がってきているため、データ活用へ向けたデータ収集の設計や、 BIを用いた可視化支援等を想定しています。 ■技術環境： ・AWS：Redshift，Step Functions，Glue，Lambdaなど ・BIツール：Tableauメイン（そのほか、PowerBI，QlikView）

作業内容 自社開発システムの機械学習エンジニアとしてご担当いただきます。 複数のプロジェクトが並行しており、ご自身のご経歴に合わせて以下のような作業が発生します。 　- 社内他チームおよび顧客企業と連携したデータ収集、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 　- 図面からの自動情報抽出 　- 図面の高解像度処理

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 SI・OA販売を行う大手商社のコーポレートサイト、法人会員向けマイページを 担当する部署にて、チーム体制のある会社に所属して、担当部門や別部門への ヒアリングなどコミュニケーションを取りながら、ご要望に応じた分析を行っていただきます！ 特にWebデータと基幹データを用いてエンドクライアントの行動分析を行うことを目的に、下記業務をお任せします！ ・要望をもとに要求定義、要件定義の実施 ・必要となる業務理解、システム理解、データ理解における各部門ヒアリングの実施 ・技術的知見をもとにしたデータの紐づけの検討 ・データ分析、レポーティング、報告 ＜チーム体制＞ プロジェクトマネージャー　1名 データアナリスト　2名 データサイエンティスト　1名

作業内容 ■業務内容 ・動作解析用APIの新規機能の開発 ・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 ■組織体制 エンジニア約6名/PjM2名/アシスタント1名 ■開発環境や技術環境 エンジニアが利用するマシンは、MacとWindowsを選択できます。 オフィスチェアは健康を推進する社風もありバルーンチェアや背もたれや肘置きのない健康椅子を推奨して自由に選択できます。 ■募集背景・課題 同社の新サービスは3Dセンシング／AI技術を用いた体操採点システムで利用されている大手企業のAIを採用し、動きの可視化を実現しました。 こころと身体の両方を可視化し、 改善を提案することで、健康経営を実現し、テナント企業とテクノロジーを活用し、 より良く長く続く関係性を構築・ご支援するツールになります。 ・問診によるこころの状態の可視化 ・AI動作測定による身体の状態の可視化 ・その状態を理解する 上記のWell-being促進プログラムを通じて「無意識の習慣」を変えると、心と身体全体のパフォーマンスが向上し、健康的に考え行動することができます。 動作解析に関わる開発/運用/改善を行っていくため、そちらの業務をお任せいたします。 また、新たなヘルステック考案のため企画をいただける方も大歓迎です。

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 ■同社のサービスについて スキマ時間を価値に変える個人と企業のマッチングプラットフォームを展開しております。 マッチングの他、労務周辺機能やレギュラーバイト採用の支援も行っており、 高いプロダクト開発力で幅広くサービスを展開しています。 順調にサービス成長し、開始3年で160万ダウンロードとなります。 以下は想定業務の一部概要となり、お強みやご経験を考慮しお任せする業務のご相談が可能です。 ■業務内容 ・サービスの主にシステム的な問い合わせ対応 ・SQLを流すなどのエンジニアリング的なオペレーション ・上記の自動化（あるいはそもそも根本的な解決）※ここが一番重要 ・CSチーム、営業チーム、プロダクトチームとの連携 サービス拡大に伴い、サービスの至らない点に対する問い合せや、システムエスカレーションが急増しています。 これまでは各エンジニアチームで対応してきたものの、サービスが更に成長していく局面で、 ただ「問い合わせに答える」「システムエスカレーションに答える」だけではなく、 その裏にある顧客の本当のニーズに向き合い、根本的な解決をしていけるように、 今年度よりCREチームを設立することとなりました。

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 ■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 ■お任せしたいこと概要： （1）導入プロジェクトの推進 コンサルタントとして顧客と協働しながら、同社のプロダクトを顧客に導入する際のデータ連携を主導していただきます。 （2）データ連携の設計 顧客から連携されるデータをプロダクトに取り込むためのデータ連携部分の設計をお任せします。 設計後の実装は、データエンジニアチームが担当します。 そのため、QCDを守るためには、エンジニアチームとスムーズにコミュニケーションを取る必要があります。 ■依頼業務詳細： ・データ連携プロジェクトの進行・工程管理（プロジェクトマネジメント） ・データ連携に関わる顧客支援・調整・交渉 ・データ連携の設計 ■サービスについて/システムについて： 小売業や卸売業で発生する在庫過多の問題を、AIと独自の技術で解決するSaaSサービスを自社で展開しています。 ■現状の課題について：冒頭の記載通り、要件定義数の増加に対応できるSEが不足している状況です。 今後の事業展開も踏まえ、長期でかかわっていただける方は歓迎です。 ■ご相談背景：今後、少数精鋭で高速にビジョンの実現と事業のスケールをしていくにおいて 開発組織の中心で活躍して頂ける方を募集しています。 ■組織構成： ・開発責任者　1名 ・システムエンジニア1名 ・フロントエンドエンジニア 3名 ・バックエンドエンジニア　5名 └データ基盤チーム★当ポジションの募集 └GraphQLサーバーチーム ・データエンジニア　 2名 業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。

作業内容 ■業務内容 エンド企業様の会員アプリ（フィットネス／エンタメコンテンツ／ポータルサイトなど）における ユーザーデータ基盤の分析～施策提案をお任せいたします。 データ分析から出た数値実績、課題を元に提案を行い、 プロダクト責任者の意思決定に伴走していただきます。 具体的には以下業務を想定しています。 ・会員アプリの利用状況分析～定量課題の発見～施策の提案 ・KPI策定 ・改善施策の効果検証 ・データ可視化環境の整備 └利用ログやその他データを適切に加工・集計し、課題指標を設定 ※上記をメンバーと協力しながら進めて頂きます。 ※適宜、データアナリストチームや担当サービスのPJチーム（主にPOやスクラムマスターと相対）と 　オンラインMTGをしながら進める想定です。 ■アナリストチーム内訳 └マネージャー：1名 └メンバー：16名←こちらに加わっていただきます ■募集背景・課題 同社は9割以上の直請け案件を中心に、東京渋谷で20年以上受託開発を進めているシステム開発企業様です。 現在、大手携帯キャリア様からのご依頼で 自社会員アプリ（アクティブユーザー数百万人）における、 データ基盤の分析～施策提案のプロジェクトを進めているものの プロダクト数や施策数が増えてきたこともあり、リソースが足りていない状態です。 データ分析～施策提案に経験がある方、即戦力の方を探しています。

作業内容 クライアントでは「商品名○○」など、クライアント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。 クライアント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 技術環境 ＜プロダクト開発部＞ 言語：TypeScript, Python, Flutter 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 ＜R&D部門＞ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn

作業内容 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 今回、③量産チームに参画頂き研究開発業務に対する支援をお任せします。 以下の課題に対して、お力添えできる方を募集しています。 【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 ■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 下記の業務を担当して頂きます。 1. データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・ データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 開発環境は下記になります。 ● 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 ● その他 ○ GitHub / Slack / Notion

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 【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 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 [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 その他：GitHub / Slack / Notion [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■仕事内容 卸売行の需要予測プロジェクトにおけるデータ分析・開発業務 ・顧客のビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けての仮説立案及びデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータを分析するための分析基盤の構築及び運用 ・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・適切な機械学習モデルを選定・開発し仮説検証を実施 ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発環境 ■プログラミング言語：Python　Kotlin　SQL　TypeScript ■データベース：-　MySQL　AWS Aurora (Amazon Aurora) ■Webフレームワーク：-　Django　React.js ■環境・OS：AWS EC2 (Amazon EC2)　GCP (Google Cloud Platform)　Azure ■ツール：GitHub　Slack　Docker　Kubernetes　Tableau　Backlog ■開発工程 要件定義|基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験|結合試験|総合試験|受入試験|運用・保守 ■人物像 ・自ら考え、周りに伝えることができる人 ・責任感がある方 ■性別：不問 ■最寄駅：神谷町駅 ■稼働開始：即日 ■就業時間：10:00〜19:00 ■平均稼働時間：180時間前後 ■時間幅：140-200時間 ■服装：カジュアル ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■仕事内容 卸売行の需要予測プロジェクトにおけるデータ分析・開発業務 ・顧客のビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けての仮説立案及びデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータを分析するための分析基盤の構築及び運用 ・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・適切な機械学習モデルを選定・開発し仮説検証を実施 ─────────────────────── ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発環境 ■プログラミング言語：Python　Kotlin　SQL　TypeScript　　　 ■データベース：-　MySQL　AWS Aurora (Amazon Aurora)　　　　 ■Webフレームワーク：-　Django　React.js　　　　 ■環境・OS：AWS EC2 (Amazon EC2)　GCP (Google Cloud Platform)　Azure　　　　 ■ツール：GitHub　Slack　Docker　Kubernetes　Tableau　Backlog　 ■開発工程 要件定義|基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験|結合試験|総合試験|受入試験|運用・保守 ■人物像 ・自ら考え、周りに伝えることができる人 ・責任感がある方 ■最寄駅：神谷町駅　フルリモート可 ■稼働開始：応相談 ■就業時間：10:00〜19:00 ■時間幅：140-200時間 ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 [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 その他：GitHub / Slack / Notion [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名

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 【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 ■業務内容 小売業の情シスインフラリーダー案件です。 ユーザー企業の情シスインフラリーダーとして同社の業務システムのリプレイスを主導いただきます。 同社では既存の業務システムが古く、サーバーがEOSLを起こしており、 今後の運用に向けてインフラ周りの改善が急務となっておりますが、 プロジェクトを推進できるリソースが不足しております。 以下業務内容の一例です。 ※全ておひとりでご対応いただくという訳ではございません。 ・現行システムのSQL サーバーにおける Microsoft Access を使ったデータ処理 ・連携処理などを含むシステム目線でも最適なインフラ環境構築における構想策定、要件定義、運用を意識した計画 ・スピード感のあるデータドリブン経営に則したインフラ・データ環境の構築計画・運営 ・ベンダーとの折衝・ベンダーマネジメント ・関連するレポーティング・ドキュメント作成 ・ビジネス要件検証を迅速に提供できる社内外のITチームの変革（ピープルマネジメントの実践 or サポート） ・業務システムのインフラ・ネットワークの方針・ルール策定 ・保守フェーズを想定した運用設計・運用 ■募集背景・課題 現行の業務システムが古くなり、劣化や故障などによる業務への影響を予防・改善するために 新しいシステムへのフルリプレイスを進めています。 2024年を目途に完遂する予定の長期案件です。

作業内容 【概要】 ・位置情報データとクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発 ・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発 ・アルゴリズムのメンテナンス ・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営 【開発環境】 ・言語: Python, JavaScript, SQL ・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

作業内容 【募集背景】 ・今回のエンド様がAI活用やデータ解析技術を進められており、 自社製品や 社内のデータ分析ができる方が現在不足している為、今回業務委託にて募集をしております。 【業務概要】 ・今回のエンド様がAIを用いた自社の製品に取り入れたり、社内DX等を進められており、 データサイエンティストとして参画をして頂きます。 ・業務内容としては自社製品へのAI組み込みや、データ分析などを行っていただきます。 ※エンド様とNDAの締結ができていないので、具体的な記載は控えさせて頂きます。 ◆主な開発環境 ・言語：Python ・DB：SQL ・クラウド：AWS/Azure 【参画のメリット】 ・大手の企業様になりますので、大規模なシステムに携わることが可能でございます。 ・フルリモート案件になりますので、リラックスした状態での勤務が可能でございます。 【エントリー後の流れ】 ①元請で事前面談をさせて頂き、スキルやコミュニケーション部分が問題なければエンド様にご提案をさせて頂きます。 ②エンド様の方で書類選考をして頂き、技術者様のスキルに合わせたプロジェクトで 選考を進めて行きます。 ③エンド様の方で決めて頂いたポジションにてオファーを頂きましたら、エンド様から業務内容やポジションのご説明を技術者に行っていただきます。

作業内容 営業・保険金支払い部門の部支店主体経営をサポートするため、経営ダッシュボードの構築を行っています。 同ダッシュボードでは、部支店が所在する地域のマーケット動向や事故トレンドを捉えることができるよう、社内外のデータをわかりやすく表示し、部支店長および課支社長が自部支店・課支社の活動の方向性を決定できるようなものを目指しています。 ■人物像 データ分析に係る以下ポジションを募集します。 (1) データエンジニア ・社内外データの調達／抽出／加工による、可視化・機械学習モデリング用のデータマート作成 (2) データアナリスト・データサイエンティスト ・営業部門あるいは保険金支払い部門での意思決定に寄与するデータの可視化 ・説明可能な機械学習モデル(ホワイトボックス)の作成 ・同ダッシュボードの開発はアジャイル開発の一手法であるスクラムを採用しており、分析を行うスクラムチーム（ビジネス・DS主体）に参画して業務遂行いただきます（開発を行うスクラムチームは別に存在するため、システム開発はスコープ外）。 ・取り扱うデータは以下の通りです。 　・社内データ：契約データ・事故データ(ノンマリン全種目)など 　・社外データ：人口、気象、企業など、様々なデータ

作業内容 ・ゲーム及びソリューションサービスの、データアナリスト/データサイエンティスト/ゲームプランナーとして、作業を行っていただきます。 ・具体的な作業内容は下記を想定しております。 -事業価値向上のための分析要件の定義 -データの加工と分析の実施によるインサイトの抽出、打ち手の考案 -分析結果のプレゼンテーションおよび企画の提案と実行支援 ・スキルに応じて他の作業もお任せ致します

作業内容 ・ゲームサービス事業へのデータ分析・活用をリードしていくチームの一員として、35タイトル以上のソーシャルゲームのデータを処理する、社内向け分析システムの運用業務を担当していただきます。 <<具体的には・・・≫ ・新規タイトルの売上分析のための社内向け分析システム ・運用タイトルのデータ分析を行うためのシステム運用　 ・データ基盤を活用した社内向け分析システム運用 ・データサイエンティストが開発した分析手法を、 　社内ユーザーに提供できる(Web)サービスの運用 ・新規開発の社内向けシステムのドキュメント作成 ・現在開発中のシステムを、社内へ円滑へ導入を行うため 　の手順書等ドキュメント作成業務

作業内容 ・会員管理システムの維持管理業務（データサイエンティスト業務） ・依頼された条件に従って抽選作業 ・抽選作業が正しく実施できたかをツール（VBA、Python）で確認