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 | 3ページ目

作業内容 ビックデータを独自のAI分析で情報を加工し、提供している会社にて、データサイエンティストとして分析を行っていただきます。 利用者ニーズを理解した上で、チームメンバーと議論・提案しあいながら作り上げていける方を求めております。

作業内容 概要 国内メディアのデータを収集したDMPをを活用して、様々な貢献価値につながるアルゴリズムの開発の実施を行う 業務目的 施策で使われるモデルやアルゴリズムを実装し、運用すること。 部門内のインフラエンジニア・アプリケーションエンジニアと協働して、本番システムを開発・運用すること。 プロジェクト例 ● 横断データを活用した、カスタマーのライフイベントタイミング予測 ● カスタマー属性の予測(年収、職業など)

作業内容 ■仕事内容 ビッグデータを活用した、SaaS型分析アプリケーションの開発・運用を進めていただきます。 また現在の地上波テレビ放送のみならず、今後新たに動画配信サービスでも同様の視聴データ分析サービスを開発・提供しており、そのサービス設計・開発の立ち上げを担っていただきます。 【プロダクト開発】 ・自社サービスのプロダクトの機能開発、運用 ・動画配信サービスを対象とした新プロダクトの企画、設計、開発 ・データサイエンティストが考案した新たな分析手法に応じたプロトタイプの開発 【データ基盤運用】 ・ETLシステムの開発、改善、運用 ・AWS上のインフラ基盤の改善、運用 　　　 ■開発環境 ・言語：Python、Typescript ・フレームワーク：Django、Flask、pandas、Angular ・データベース：Snowflake、MySQL、PostgreSQL、Redis ・インフラ：AWS （ECS、Lambda、Batch、Redshift、RDS、Route 53、SES、SNS、etc） ・CI/CD：GitHub Actions ・テスト：pytest、Cypress ・開発ツール：JetBrains PyCharm有償版、DataGrip、VSCode、その他有用なものは積極的に使用、購入 ・デザインツール：Figma ・BIツール：Redash、Tableau ・バージョン管理：GitHub ・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、Confluence■チーム 執行役員： 1名 エンジニア：9名 データサイエンティスト：4名

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！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験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

作業内容 エンド会社が提供する各プロダクトからのデータ収集、加工・集計対応。 その後可視化、分析結果からの将来予測など。データレイク、DWH）にて ・仕様策定 ・要求の明確化 ・エンジニアのチーミング の対応をいただく。

作業内容 【案件内容】 需要予測クラウドサービス製品顧客が保有しているデータを、クラウド上にアップロードしAI解析を用いて需要予測を行っている案件。【作業内容】 次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。・現在の実装されているモデルの改修・改善・実績データの分析解析からの、新たなモデル探索／開発※モデル開発に関しては、現行メンバーとの共同作業となります。

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！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 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

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 【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 [ポジション]：データアナリスト ・サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 　例）ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 　例）データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 　例）チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 　例）ターゲティング広告商品の開発

作業内容 オフラインの移動データ（GPS、ビーコンの移動データ）の可視化、分析する基盤の構築、APIの提供によるレポーティングツールの作成を行っています。

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 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 ・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 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

作業内容 1,500台をこえるカメラ・センサーなどのIoTデバイスから毎日取得されるデータを、 Deep Learningなどの技術を使って分析し、小売業に必要な年齢・性別などの情報を取得するシステムとなります。 またリピート推定(来店客の顔画像を取得することにより、リピーター比率や再来店回数などを測定)や 動線分析(入店から購買までの顧客行動を連続的に把握)などの機能も備わっており、 これらで取得したデータを活用して、小売業を営むお客様の経営改善を図る目的があります。 【業務内容】 ・データ構造設計 IoTデバイス/AIコアが解析するデータから、新機能実装のために必要な各種テーブル（Rawテーブル、中間テーブル、集計後テーブル等）のデータ構造を設計する ・インフラ構築 GCPが提供するマネージドサービスを基軸に、分析パイプライン実装を行う ・分析ロジック実装 顧客価値につながるロジックをパイプラインに実装する ・開発環境の構築 CloudBuild等のサービスを用いてCI/CD構築し、チームの生産性を最大化する -------------------------------------------------------------------------------------- Midworkは正社員並みの保障を徹底追求。 充実の福利厚生で安定したフリーランスに。 --------------------------------------------------------------------------------------

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 某大手金融事業社内でのビックデータ案件になります。 現在稼働しているHadoop環境の運用、保守に加え、 7月から新規機能の開発などがスタートするため、 人員の増員を計画しております。 データ分析は別チームが存在しますので、あくまで分析を行うための 環境構築を行って頂くポジションとなりますが、現場の状況、 また適正次第では分析業務にも関わっていただく可能性がございます。 ・PySparkでHadoopクラスタ上のデータを分析するアプリの開発 ・Hadoopクラスタにデータを取込（いわゆるETL）アプリ・スクリプトの保守

作業内容 畜産業向け既存AIモデル（画像認識＆予測）における精度向上がメイン業務となります。 エンドクライアントは温度や湿度などをシステムで環境管理できるソリューションを開発しており、 その中でステレオカメラから取得する動画データをディープラーニングを活用して動物のサイズ等を認識し、体重を予測するモジュールがあるので、そのモデル精度向上のためのAIエンジニア(データサイエンティスト)ポジションを募集。 [利用ツール・環境] Python、Linux、オンプレ＋AWS

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 ・小売業の予測モデル構築及び運用支援 【業務詳細】 ・小売業における1日の商品の売り上げを予測、発注推奨数を計算する。 ・予測モデルはすでに運用中のものがあり、一部のデータサイエンティストによってモデルの精度向上を行っている。 ・需要予測モデルでのデータ加工、特徴量生成、売上予測の数字を使った店舗ごとへの発注推奨数計算ロジックの設計を受け取り実装していくのが主な業務。

作業内容 開発、運用を繰り返すイメージです。 AWS上でのデータ解析基盤の構築 画面側はPython,html,cssなどを使います。 利用するAWSサービスの候補 - Redshift,EMR(spark),Athena,RDS,EC2,VPC,CloudFormation,Lambda,StepFunction 開発工程 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 ・衛星画像やそのほか情報ソースから森林の材積量や二酸化炭素固定量の推定を行う弊社プロダクト、および現在開発中のプロダクトのアルゴリズムの研究開発 ・統計的な観点からプロジェクトごとの実地調査の設計 ・実地調査や用いるアロメトリー式等を踏まえた推定結果の不確実性評価 ・上記に関するWebアプリケーションの設計・開発 ・月1回程度都内のレンタルスペースでMTGあり（地方在住の方は任意で参加可）

作業内容 ・購買データ収集アプリの開発において、 　バックエンド開発や、データ基盤構築をご担当いただきます。 ・主に、下記作業をお任せします。 　-AWSにおけるインフラ管理 　-アプリのバックエンドAPI、管理画面開発 　-データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発、運用 　-購買データを利用した企業向けBIサービスの開発、運用 　-協力会社との分析データのやり取り 　-カスタマーサポートとのやりとり、ユーザーフィードバックの確認

作業内容 以下業務内容をお任せいたします。 〈業務内容〉 ・衛星画像やそのほか情報ソースから森林の材積量や二酸化炭素固定量の推定を行う弊社プロダクト、および、現在開発中のプロダクトのアルゴリズムの研究開発 ・統計的な観点からプロジェクトごとの実地調査の設計 ・実地調査や用いるアロメトリー式等を踏まえた推定結果の不確実性評価 ・上記に関するWebアプリケーションの設計・開発

作業内容 ・各プロジェクトのプロジェクトマネジメントを始めとしたプロジェクトの品質管理業務 　システムにおける現状と理想（あるべき姿）の整理・コンサルティングプロジェクト 　AI実装のための技術検証（PoC）・本番導入における要件定義プロジェクト 　PoC、MVP開発、本番開発プロジェクト 　内製化支援を目的としたOJTプロジェクト ・クライアントコミュニケーション ・課題解決アプローチの検討、提案 ・プロジェクト継続に係る提案、営業活動 ・データサイエンティストチームのマネジメント ・マーケティング、ブランディングを目的としたコンテンツ作成

作業内容 【業種】 ・グローバル動画学習プラットフォーム 【概要】 案件①：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、定められた法人内のユーザー群の動画視聴履歴と視聴前後のテスト結果の変化を追跡、この変動に対しての相関を分析いたします ・法人にお返しするレポートにおいて必要な動画視聴状況とテスト結果の変化についての可視化をご担当いただきます ・相関を与えうる有望な指標の探索のための分析、特性に応じたユーザーのセグメント分割の実行をご担当いただきます 案件②：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、導入法人や一般消費者のユーザー動向を追跡、よりこのサービスの活用を行うための施策を定量的な分析から導出します ・分析設計を元に適切なセグメントに分けたユーザー群のプロファイル探索をご担当いただきます ・上記で得たプロファイルを元に、より活用が進んでいくための施策を提案するための根拠となる分析をご担当いただきます どちらか一方もしくは、適切な工数分割により並行で対応していきます。 【対応内容】 ・Pythonによる探索的データ分析 ・分析設計補助 ・分析設計の下での相関分析 ・顧客セグメント分割などのクラスタリング分析 ・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

作業内容 概要： エンドクライアントの分析基盤の設計、開発、運用を担当いただきます業務内容： ・外部とのデータ連携 ・データ仕様や処理のスキームについての要件擦り合わせ ・AWS S3, Google Cloud Storage, Google Drive と言った各種ストレージと BigQuery 間でのデータの転送処理を Cloud Functions と Airflow を用いて実装・管理 ・IAM の発行・管理、データのアクセスコントロール ・データサイエンティストと意見交換しながら、データの取得や前処理、予測モデル・予測値生成、および抽出のバッチ化・運用 ・データ処理に係るコストのモニタリング、最適化施策 ・データ連携に係るプライバシーマークへの対応 フラットな組織で、自身で物事を推進する文化です。