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 | 4ページ目

作業内容 ・機械学習や数理統計を用いたデジタル広告運用・デジタルマーケティングにおける分析業務とアルゴリズム構築 ・Python、R、SQLなどの言語を用いた分析フローの実装業務 ・分析スキルの社内教育 企画・立案から実装までスキル・ご経験に併せてご対応いただきます。 ※その他新規広告運用ツールの作成など自発的な提案も歓迎します。 クライアント様には業界最大級の広告関連ビッグデータが蓄積されているため、 デジタルマーケティング業務にダイレクトに活かせる分析環境が構築されています。 ベンチャー気質を持つ企業であるため、各人の裁量も大きく、 ビジネス課題を捉えた上で、多角的かつ高速に業務スキルを高めていくことが可能です。

作業内容 主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、 「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務 ※例1:webサービスのKPIマネジメント、アドホック分析 ※例2:反実仮想機械学習による、「スマホゲームの声優ライブ」が「ゲームのKPI」をどうリフトアップするかの推定 【業務スコープ】 (a)KPIマネジメント (& 分析PJマネジメント) (b)アドホック分析 (1)要件定義(2)分析設計(3)分析GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析環境構築SQL、PythonでのEDA（探索的データ解析）統計モデル、機械学習モデルの構築(4)ステークホルダー向けの分析レポーティング

作業内容 ・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

作業内容 貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化 現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。 機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。 ■現在行っていること Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、 この先先方のシステムに導入するにあたって どちらが妥当かを調べたり、 導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。 ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため 話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。

作業内容 ■背景■ 現在クライアント様の方で顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援する自社プロダクトを開発しており、プロダクトの価値を高めていくために統計学に強みをもつデータサイエンティストを募集しています。 ■業務内容■ 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 また、自社プロダクトに限らずクライアントが開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う ■現在取り組んでいる研究開発プロジェクト一例■ ・繰越効果や飽和効果などを考慮した非線形な広告効果の推定 ・状態空間モデルによる動的に変化する広告効果の推定 ・非線形数理最適化による広告予算配分の最適化 ・統計的因果推論に基づく、より妥当な広告効果推定手法の探究

作業内容 ■概要 自社サービスの需要予測アルゴリズム開発（ビッグデータ分析、コーディング実装）をお願い致します。 ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発工程：要件定義

作業内容 クライアントのビジネスに向き合い深く理解し、データサイエンティストやサーバーサイドエンジニアらと共にプロジェクトを推進していきます。そのためにビジネス、機械学習・AI双方の知識を持って、業務を通じてクライアントの課題解決をお願い致します。プロジェクトの立ち上げからデータ活用による利益創出まで一貫して責任を持つことが出来ます。

作業内容 =短期的= ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索A/Bテストによる施策の効果検証統計的因果推論による施策の効果検証自由記述データの自然言語処理上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション =長期的=定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築コンテンツやオンラインイベントのレコメンド検索エンジンのアルゴリズム改良コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

作業内容 案件概要 ◆需要予測 業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測 レンタル品目は数十万オーダ 選挙等の特需による需要変動 コスト算出ロジックの検討 売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション ◆売却価格予測 売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。 選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。 ◆作業依頼内容 各種実績データの加工および可視化 クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出 予測モデル構築・評価 特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築（自己回帰、XGBoostなど）、モデルの精度検証

作業内容 tableauを使用して、セルフサービスBIツールの開発～保守業務までを行っていただ きます。 また、既存DWH基盤での保守業務もございますので、スキルに合わせて業務をお任せ いたします。 (DWHで使用しているアーキテクチャはhadoop) DB周りの運用保守経験があると確度高めになります。

作業内容 データサイエンティストとして以下のような業務をご担当いただきます。 ・当社が保有する多様なビッグデータを活用した新たなビジネスモデル企画・構築 ・当社およびコンサルティングを行っている法人など、社外向けのデータ分析企画立案、データ分析（予測モデル作成、精度向上等） ・レポート作成、報告 ・多様な業界：注力産業と位置付ける 5 業界（金融、物流、マーケティング、医療、検査事業） ・使用する分析手法：古典的な数理統計モデル～最新のディープラーニング ・分析対象：テキスト（数値、文字）、画像、動画、音声、GPS ログ、時系列データ等 ex． ・SCM（サプライチェーンマネジメント） ・時系列分析、小売（実店舗）における顧客のアクションデータを用いた CRM 分析 ・レコメンデーション、需要予測 ・効率化や品質向上に向けた要因分析、最適化 ・異常検知 ・コールセンターの会話データ（自然言語）を用いた顧客満足度分析 ・位置情報のデータなどを使った接触頻度分析 ・AI 搭載システムの開発 等

作業内容 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・外国籍の場合、N1(ビジネス上級)レベル必須 ・週5日稼働必須 ・実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ・販促効果測定に利用可能なデータ理解と整理 ・既存分析結果の課題から解決策及び今後の分析方針を計画 ・分析の実施、モデル構築 ・分析結果報告ドキュメントの作成・ご説明 上記までの一連のPDCAサイクルを主導・実行いただきます。 ・スケジュール管理及び分析結果品質の担保 ・案件継続ご提案資料の作成及びご提案 【日本語ネイティブの方、活躍中！】 【20代・30代・40代、活躍中！】 【出社可能な方、活躍中！】

作業内容 データパイプラインのPythonでの実装作業となります。 ＜作業内容＞ ・データパイプラインのpython実装 ・データパイプラインのテスト自動化 ・テスト駆動開発のチームへの教育

作業内容 主に日本市場におけるリテーリング領域のBtoCデータを取り扱う専門集団の一員として従事して頂く案件です。 データドリブンな戦略策定・機械学習などを用いた高度分析・それらを実現するためのデータマネジメントをリードする組織としてご支援頂きます。役割としては、中長期計画で掲げた高収益基盤の再構築を実現する重要戦略の1つとして「デジタルの高度化」による長期愛用者育成を目指しており、その中核を担うデータアナリティクスグループで、データサイエンティストとしてデータ分析業務の専門性を発揮しながら、事業課題を特定しデータ分析案件を推進して頂きます。＜主な業務内容＞ ・データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告 ・リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 ・各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込み ・グループ内へのデータサイエンス教育※データ分析案件の例 ・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供 ・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析 ・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証 ・離脱者＆再購入者の分析 ・情緒的価値観の指標化

作業内容 自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。[ 短期的 ]・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索・ A/Bテストによる施策の効果検証・ 統計的因果推論による施策の効果検証・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション[ 長期的 ]・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド・ 検索エンジンのアルゴリズム改良・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

作業内容 IT系クレジットカード会社における各種プロジェクトに支援いただけるデータサイエンティストの方を募集しております。 ・入会者予測プロジェクト　80％程度　 ・チャットボットの精度改善プロジェクト　20％程度　[業務スコープ]　各種モデルの改善にともなう下記業務　 ※現在はベーシックな決定木モデルを組み合わせて予測モデルを構築してます。 ・分析指標（評価指標含む）の設計 ・特徴量探索 ・モデリング ・誤差の原因分析

作業内容 物流会社で営業戦略向けのデータ分析支援をして頂きます。 体制としては、他のデータサイエンティスト(1名)と協力して分析を実施。 物流・営業・マーケティングでのキーワードから分析～戦略コンサルとしてご支援頂きたいです。

作業内容 ■概要 Analyticsを用いて様々なビジネスプロジェクトをリードしていただき、自社プロダクトの様々な意思決定を、合理的かつ迅速にする役割をお願い致します。 ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定?業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発からハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のための各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。 日々蓄積される膨大なデータの収集・分析・可視化を行い、経営戦略に基づいた事業成長のためのアクションプランを実行し、新たな事業インパクトを与えることが重要です。 ■具体的な作業内容 ・データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善 ・大規模データを用いてアーキテクチャ設計 ・経営課題を解決するための各種アルゴリズム開発 ・データ収集のためのデータフロー設計／構築 ・マーケティングのデジタル化による広告パフォーマンスの最大化 ・新規施策のためのデータ分析 ・意思決定のためのデータ抽出など ■開発環境： ■プログラミング言語：Python　等

作業内容 ■概要 主にマーケティングチームでデータ分析やBIツールの導入、社内ツールの設計～開発などエンジニアリングが求められる業務ですが、「製品」という単位ではなく「事業」としてサービス開発に携わることができる環境です。 マーケティングチームの一員としてデジタルマーケティングやSEOに関わるだけでなく、カスタマーサクセスチームとLTVの最大化を目指すことで、ダイレクトに事業成長を感じることが出来ます。 ■具体的な作業内容 ・自社で保有するデータを活かしたデータ抽出、分析 ・BIツールの導入、設計から構築?運用 ・Google Analyticsなど各種解析ツールを用いたサイト解析 ・MAツールやサイト管理ツールと連動する自社システムの設計、実装　など

作業内容 組織、事業作りに取り組んでおり、組織体制強化の一環として、 さらなる基礎研究や応用研究の拡大を通じてプロダクトに直接貢献してくださる AI エンジニア・リサーチャーとして携わっていただきます。。 ■業務内容 ・機械学習に関連する応用研究開発 ・機械学習に関連するソフトウェア開発　など

作業内容 ■概要 主にマーケティングチームでデータ分析やBIツールの導入、社内ツールの設計～開発などエンジニアリングが求められる業務ですが、「製品」という単位ではなく「事業」としてサービス開発に携わることができる環境です。 マーケティングチームの一員としてデジタルマーケティングやSEOに関わるだけでなく、カスタマーサクセスチームとLTVの最大化を目指すことで、ダイレクトに事業成長を感じることが出来ます。 ■具体的な作業内容 ・自社で保有するデータを活かしたデータ抽出、分析 ・BIツールの導入、設計から構築～運用 ・Google Analyticsなど各種解析ツールを用いたサイト解析 ・MAツールやサイト管理ツールと連動する自社システムの設計、実装など

作業内容 産業eマーケティングモデルの構築案件において、過去のWEB行動ログ・購入履歴の分析を行い、 購入確率のモデル化を行って頂きます。 開発工程 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装, 単体テスト, 結合テスト, システムテスト

作業内容 【業務内容】 ・各種メタデータの加工・整備 データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する ・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良 ・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築 ・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業 ・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備 【現在の開発環境】 ・言語　　　　：　Python2.7/3.6/3.7 ・フレームワーク：Django, Flask, Angular ・データベース：　Redshift/MySQL/PostgreSQL ・インフラ　　：　AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline) ・エディタ　　：　指定なし ・コミュニケーション：　Slack,GitHub,Backlog,Confluence

作業内容 ・Hadoopなどに格納されている大規模データの加工、変数作成処理データ分析者と一緒に業務を行い、プログラミング観点などで、分析者にアドバイスを行う。演算処理の自動化するための計画、実装業務も担当・チームの業務としては、アプリ実装の業務が中心だが、AWSなどで一時的に自チーム用のサーバを立てたりクラスタを運用したりという事があるので、インフラの経験が有るとなお可です。

作業内容 去年からDX室が立ち上がり、そこでのチームメンバーを募集いたします。チーム：データサイエンティスト、RPAエンジニア、Salesforceエンジニアが参画しております。役割：社内データを成形して扱えるようにすることが役割となりますので　　　社内データの活用、共用性を模索していける方を募集いたします。

作業内容 【業務内容】機械学習チームにおける技術支援目先は下記案件を推進・担当１）チャットボットAIの性能向上２）需要予測AIの研究開発■役割：データサイエンティストおよびプロジェクト推進■業務内容：・課題出し、方針検討・メンバーの指示、フォロー、レビュー・チーム内および事業部とのMTG、報告・学習/テストデータ作成、分析、アルゴリズム実装、評価■開発言語、技術・開発言語、環境：Python、JyupterLab、Pytorch・アルゴリズム：チャットボット：BERT需要予測：ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、線形回帰他■体制：5名

作業内容 ・ベンチャー気質の法人様となります。 ・部門横断的なコミュニケーションが実現 ・スピード、裁量権ある自走できる環境 ・1次開発（リリース）を終えたtoC向けアプリ（会員40万人が使用）について、エンハンス・データの利活用による施策検討中 ・昨年秋まではベンダーに丸投げで構築し、10月リリース。ベンダーを業務委託へスイッチし、内製化を推進中 ・大手フィットネス会社のアプリ・webにおける要件定義・設計・データ分析・ロジック構築 ・KARTE・Looker Studioを使用したデータ分析・活用・施策検討 ▽KARTE for App ・設定値配信 ・セグメント ・紐付けテーブル ▽KARTE Datahub ・クエリ ・ジョブフロー ■Looker Studio ▽ビッククエリにあるデータを事業側の要望に従って可視化する業務ですが、下記のような例があります ・店舗別の予約状況を可視化 ・新規会員登録をした後無料でもらえるスターターキットを配送済の顧客のうち、何人がアプリの体組成管理機能を利用したか ・アプリ内のくじ引き機能の利用者数

作業内容 某製造業大手様の社内システムである営業系データウェアハウスの開発プロジェクト。 Talend上でデータ分析基盤の開発を行う。 クラウド分析基盤の開発経験が積みたい方におすすめ。 開発工程 システムテスト, 運用・保守, 構築

作業内容 【業種】 大手自動車メーカー【案件概要】 ・車両企画担当部署における電気自動車の車両全体性能に関する分析依頼 ・電気自動車の各種センサー・ソフトウェアから収集された走行データを用いて、各機種ごとのドライバーの運転行動を分析し、現状を把握する。【職種】 データサイエンティスト/アナリスト【対応内容】 ・分析設計 ・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工 ・Pythonを用いた集計・分析・可視化作業 ・Powerpointでの分析レポート作成作業 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明 ・Teams上でのクライアントとのコミュニケーション ・社内ミーティングへの参加 　　　 【開発環境】 ・PC：Windows （クライアント支給） ・データベース：Amazon Redshift ・クラウドストレージ：Amazon S3 ・使用言語：SQL、Python ・クエリ実行環境：SQL workbench ・Python実行環境：JupyterNotebook ・コミュニケーションツール：Slack（グラフ社内）、Teams（クライアント）

作業内容 例1：図面解析 パートナー様の図面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う 図面からの自動情報抽出図面の高解像度処理類似図面検索図面からの自動工程分解図面からの自動設計ミス検出 例2：サプライチェーンデータ分析 発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。 課題設定と仮説構築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 【開発環境】 利用言語: Python, Rフレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colabコミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA