AWS × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 2ページ目

作業内容 【概要】 大手アパレルメーカー社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。 必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。 課題例： ECサイト運用にあたり、2回目以降の購入者が少ない。 【現フェーズ】 分析環境の構築、収集、整備 【業務スコープ】 ・顧客折衝、要件整理、設計 ・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析） ・機械学習モデルの構築（場合によって） ・ステークホルダー向けの分析レポーティング ・メンバーアサイン、進捗管理（場合によって） 【環境】 ・サーバ/AWS EC2 ・ストレージ/S3 ・DWH/Amazon Redshift Spectrum ・BI/Tableau ・Python（pandas） ・SQL ・Github ・Slack,backlog

作業内容 リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。 ・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析 ・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の新規機能の開発及び評価 ・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案 ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 　　　 ・開発基盤 　・AWS, Microsoft Azure ・ツール 　・GitHub(Enterprise), GitHub Copilot ・CI/CD 　・GitHub Actions, CircleCI ・グループウェア 　・Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理 　・ClickUp, Jira, GitHub ・関連技術 　・Python3 　・OpenAI, Hugging Face 　・AWS SageMaker

作業内容 [概要] 社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。 必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。 プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。 [主業務] ・課題整理、要件定義、設計 ・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析） ・機械学習モデルの構築（場合によって） ・ステークホルダー向けの分析レポーティング

作業内容 ・データ分析・特徴量解析・予測モデル構築によるビジネス提案 エンド企業にて様々なPJが同時進行しており、対応内容はPJ毎に異なります。

作業内容 [ポジション]：データアナリスト ・AIを活用した様々なサービスを開発。物流・教育・様々な分析・データの基盤構築、分析

作業内容 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等 アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 他メンバへのメンタリング・育成に前向きなかた（インターンや若手メンバー) シミュレーションモデルの構築、設計 付加的業務内容 （プロジェクト状況とスキルセットによって以下タスクを追加依頼することがあります） 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案

作業内容 ■概要 業界横断のデータを活用して、業界単体では不可能であった付加価値の高いAIプラットフォームを実現します。 ビジネス推進チーム・データサイエンティストチームと連携しながらソフトウェアを通じて高い顧客価値を提供していただきたいです。 ・主にWebフロントエンドとバックエンドサーバに関するソフトウェア開発 ・ データエンジニアやデータサイエンティストと協力して、AIバックエンドとの連携を実現するシステムを実現 ■作業環境 Windows/Mac選択可 ■開発環境 プログラミング言語：Python　 Go言語　Ruby　　　　 データベース：MySQL　PostgreSQL　BigQuery　　　　 Webフレームワーク：React.js　Vue.js　Ruby on Rails　Django　Flask　Node.js　 環境・OS：AWS (Amazon Web Services)　GCP (Google Cloud Platform)　　　　　 ツール：GitHub　Kubernetes　Slack　Terraform　Apache Airflow ■開発工程 要件定義

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 自社AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発をご担当いただきます。 ■詳細 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 ■開発環境 ・開発言語：Python ・インフラ：AWS ・AWS製品：ECS,S3,Step Functions,Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 医療現場での診断や予測などのデータ解析や画像認識のモデル開発に携わってもらいます。 言語はPythonを用いります。 基本的に要件定義から行っていただきます。 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, 運用・保守

作業内容 グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。 =開発環境= ・AWS（S3,Athena） ・Tableau, alteryx ・Confluence, JIRA, Bitbucket =対応内容= ・データサイエンス系のデータ分析支援 (例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析) ・レコメンドシステム構築時におけるソリューション調査

作業内容 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当頂きます。 各種データを使って各種指標や統計値さらに機械学習を応用した予測モデルを構築し管理していきます。 ▽データサイエンティストの担当範囲 ・統計的指標、予測モデルの構築 ▽業務内容 ・各種指標の開発と管理 ・機械学習による予測モデルの構築

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 顧客企業から受領したデータを、SaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤では、データの変換を行っています。 顧客企業によって、データ形式が異なるため、データ変換処理は、個別に実装し、対応しています。 そのデータ変換処理について、設計、実装、テスト、リリースまでを担当頂きます。

作業内容 ■内容 ・AI開発・実装プロジェクトのリード ・営業担当者と共に企業に課題をヒアリング、スコープを設定 ・コーディングを含む先端技術の社会実装 ・プロジェクトメンバーのマネジメント・育成 ■担当工程 企業の課題をヒアリング→スコープ設定→提案 ■募集人数 複数名 ■作業環境 Python,AWS

作業内容 【募集背景】 ・人員不足 ・サービス力向上 【案件概要】 現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。 サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。 現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。 【業務内容】 ・MLモデル構築 ・ML/DL技術を用いた新機能開発 ・実装もスコープに入る可能性あり

作業内容 ■プロジェクト： 大手通信キャリアのメディア「メニュー」「ポイントクラブ」「マイマガジン」等のレコメンドエンジンの運用、結果分析、チューニング お客様に最適なコンテンツを提供するために、日々機械学習やロジックのチューニングを行っているチームへのアサインになります。 そのレコメンドエンジンの施策データ分析や、ロジックのチューニング・モデル生成等を担当して頂きます。 ■作業内容 ・pythonやAWS SageMakerを活用し、大規模な記事閲覧データからのレコメンドエンジンの施策データ分析 ・お客様の閲覧記事の自然言語処理やキーワード抽出等を行う作業 ・AWS構成/活用の最適化方針策定

作業内容 Python要件定義～試験迄の経験者（5年以上）顧客社内施策でAWS Sagemakerを利用したMlops開発及び他サービスとの検証作業を行っております。機械学習に沿ったMlops構築や、アノテーション等の機能拡充を検討・開発を行っていく予定であり、施策から実案件獲得に向け、検証作業（POC）を実施する支援をメンバーとしてご担当頂きます。業務の進め方は大まかなゴールだけで作業を振られ、それぞれのメンバーが単独で解消していくという進め方をしている。（アジャイル開発方式）

作業内容 ・新たなデータ分析手法の検討、開発 ・分析アルゴリズムのプロダクトへの実装 ・統計的知見、最新分析技術を積極的導入

作業内容 人工知能プロダクトにて異常検出や画像認識をメインに解析

作業内容 ・AWS上に構築したデータ活用基盤の構築／運用支援 ・クライアント社内のデータサイエンティストが構築したモデルを元にAWS上にPythonを利用して実装／テスト、クライアント確認後、本番環境にリリースを行う ・また稼働中の処理機能の運用保守を担当

作業内容 大手メーカーの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いただきます。 ビジネスアナリティクスからモデル作成/精度検証、MLOpsまで幅広く関与しながら、データ分析結果による顧客/市場への影響を直に体感する経験を得ることができます。 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［一例］ ・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 冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を弊社AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。具体的には、以下のような業務となります。 ・異常検知（異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知）における顧客の課題および要件を理解し、達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施 ・数理/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 ・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施 ・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用

作業内容 　AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発 ・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する ・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する ・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。

作業内容 転職支援サービスの分析基盤構築、データ分析、データドリブン施策提案などの業務をお願いします。 ・クラウドDB基盤構築業務 ・Webログデータ、事業データのデータ分析業務 ・データ・ドリブン施策の提案、実装業務 ・BIツール導入支援、BI開発実装業務 ・クライアントコミュニケーション などが主な業務内容となります。

作業内容 リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、 生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務になります。 【業務内容】 ・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の新規機能のAPI実装 ・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の新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動

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 某ブランドショップの需要分析をPythonを用いて、データの前処理段階からご担当いただきます。 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 ■案件・業務概要： データサイエンティストが組み立てた機械学習モデルをAWSへ実装（環境構築）して頂きます。 AWSのサービスをフルに活用し、エンハンス開発とシステムの運用保守を同時に行うDevOpsプロジェクトです。◆主な作業 ・Pythonでのプログラム開発 ・AWSでのシステム環境構築 ・上記に関する設計、テスト、リリース作業 ・構築後の運用保守活動◆環境 モデル開発：Amazon SageMaker リポジトリ：S3、Amazon ECR、Bitbucket ジョブ：AWS Batch、AWS Step Functions、Amazon EventBridge ルール DB：Amazon Redshift

作業内容 ・SnowflakeからAmazon S3に連携させ、 　Amplitudを活用するパイプラインの構築を主に担当いただきます。

作業内容 ■業務内容： データサイエンティストが様々な領域に対して作成した、 プライシングモデル等の技術を実際のサービスへ活⽤していくための データサービス基盤の開発および運⽤を⾏っていただきます。