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 | 6ページ目

作業内容 ■募集背景・課題

作業内容 ■プロジェクト概要： 製薬会社向けデータ基盤構築 ■お任せしたいこと： AWS上のSnowflakeの構築・データ移行 または、Tableauダッシュボード作成 ■使用技術： ・Snowflake ・Tableau ・AWS ■プロジェクト体制： ・PM,PL ・インフラ＋Snowflakeチーム ・Tableauチーム

作業内容 主な業務としては、既存のデータ基盤の運用･改善を行っていただきます。 また、マーケティングツールの導入やログの導入/運用なども行っており、その際はIT部と連携し推進していただきます。 【具体的な業務内容】 ・分析用レポジトリの運用･改修 ・troccoや内製化したETLツールの運用･改善 ・社内のデータ活用促進のためのデータ抽出、ログ設計やツール連携　(Salesforce/社内システム等) ・データウェアハウス、データマートの開発・改修(Redshift) ・各プロダクトのレコメンデーション導入、モニタリング開発 ・データサイエンティストが開発したロジックのサービス導入・実装 【組織構成】 データサイエンティスト　2名（内1名リーダー）/データアナリスト1名

作業内容 ・機械学習によるデータ解析案件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。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　‐クライアントへの課題ヒアリング 　‐PoC の実施とレポートの作成、データ取得方法の提案 　‐データエンジニアリング基盤の構築、運用 　‐予測や識別、画像解析等のモデル開発 　‐サービスへの組み込み

作業内容 ・仮想通貨取引サービス開発に関するデータエンジニアとして参画いただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　‐ データアナリストやデータサイエンティストと連携したデータ活用戦略の策定 　‐ 仮想通貨取引サービスのセキュリティ、監査要件を満たすDataLake、DWHの構築、運用 　‐ 社内のデータ活用を支えるBIツールの運用、社内利用サポート業務 　‐ AWSのアナリティクスサービスを用いたETLスクリプトの運用、改善 　‐ AWSのアナリティクスサービスを用いたストリーミングベースのデータパイプライン運用、改善 　‐ AWSのアナリティクスサービスを用いたバッチベースのデータパイプライン開発

作業内容 需要予測のためのロジック開発、実装（AIモデル/ルールベース）をしていただきます。

作業内容 ・蓄電池制御最適化AIシステム開発案件に携わっていただきます｡ ・下記を行っていただきます｡ -分析ロジックの検討、開発 -提供企業向けのカスタマイズ、保守、運用 -センサーデータ解析(時系列データ)

作業内容 システム基盤の運用改善をご担当いただきます。

作業内容 ・電機メーカー向けデータインフラの基盤構築を担当していただきます。

作業内容 ・AWS、Redshift上にあるデータベースから、データ抽出をご対応いただきます。

作業内容 AWS基盤上に収集する車載機から送られてくる、生データの整形や分析をご担当いただきます。 設計、開発、テストの分析に関わるLambda周りのご支援をしていただきます。

作業内容 車両データを活用するDWHシステム環境の導入での要件定義からの対応。 （AWS、Snowflake、Angular、SpringBoot、などの技術使用を想定）

作業内容 ・下記を行っていただきます。 ‐既存のAWS ETL環境の調査改善 ‐メンテ作業の手順化および運用作業(テーブル追加やカラム変更程度) ※対象環境はミッションクリティカルではないデータ処理基盤となります

作業内容 ・BIツールを使用したデータ分析に携わっていただきます｡ ・ゲームメーカー向け分析業務をご担当いただきます。

作業内容 ・生命保険会社のAWS環境でのDWH構築に携わっていただきます。 ・具体的には下記をお任せいたします。 -ビックデータ集計 -Redshift、EMRを使ったデータ分析基盤の構築 -BIツール等のデータを扱う上での権限制御 -基盤全体のセキュリティ領域の改修

作業内容 音声認識後のテキストまたは音声データに基づき、発話ごとに会話のドメインや意図を分類し、ラベルを付与するモデルを構築します。 初期スコープでは、金融の日本語コールセンターデータを対象とする予定です。 後続フェーズにおいては、より言語理解寄り、BIOラベルの付与などに進んでいく可能性が高いです。 音声認識部分には既存モデルが存在するため、ノイズを含んだ純粋なNLPプロジェクトとして進めることも可能ですが、 E2Eで構築した方が精度が高い場合は、音声認識～言語理解まで含めたモデル構成とすることも可能です。 完成したモデルをプロダクション化する場面では別のMLエンジニアが入りますので、前処理 /モデル構築/評価部分のみをご担当いただく想定です。 ＜作業環境＞ Windows/Mac選択可 ＜開発環境＞ 環境・OS：AWS(Amazon Web Services),　Linux ＜開発工程＞ ・要件定義 ・基本設計 ・詳細設計 ・実装・構築・単体試験 ＜備考＞ 基本リモート ＜基本時間＞ 10：00～19：00 ＜服装＞ オフィスカジュアル

作業内容 情報の整理と分析、提案資料の作成等を一貫してご対応いただきます。

作業内容 ■募集背景・課題

作業内容 BIツールは、現在の担当者が携わっているETLツールの部分の開発担当をお願いできればと考えています。

作業内容 大手通信系企業にて、データマネジメント基盤構築プロジェクトにご参画いただきます。 具体的な作業内容は以下の通りです。 ・データマネジメント基盤構築に関するソリューション提案コンサルティング業務 ・受注案件におけるPM業務 ・プロジェクトメンバーに対するデータマネジメントに関わる教育支援（レビュアー、教育） ・各クライアントレベルに合わせた提案実施概要 　‐未着手のクライアント→データ利活用の構想、構築支援 　‐着手中のクライアント→システム不足要素の個別補完提案 　‐運用中のクライアント→通信会社のデータ基盤利活用提案

作業内容 下記を行っていただきます。 ・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

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ 【案件内容】 顧客社内施策でAWSSagemaker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) 【条件】 ・清算:応相談 ・面談:1回(WEB) ・勤務地:基本リモート(初日のみ、豊洲へ出社の可能性有) ・時間:9:00-18:00 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！

作業内容 ・センサーデータ解析の実務経験 ・時系列予測タスクの実務経験 ・統計的因果推論の実務経験 ・強化学習の実務経験 ・モデル予測制御やシミュレーションの利用経験 ・Representation Learning / Embedding手法の知識 ・クラウド関連（AWS / GCPなど）の実務経験

作業内容 気候関連データのアルゴリズム構築に携わっていただきます｡ ご経験に応じて幅広く作業をお任せします。

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ ▼案件概要 某ベンチャー企業にて、自社製小売/卸売業向け AI系サービスのデータサイエンス領域の開発を担当頂きます。 ▼業務内容 各種データから各種指標/統計値の抽出/開発、 機械学習を応用した予測モデル構築/管理を担当頂きます。 ・統計的指標、予測モデルの分析/構築 ・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 ▼技術環境 O S 　　 ：Linux, Windows 言 語 　　 ：Python D B　　　 ：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) Cloud　　 ：AWS（ECS, S3, StepFunctions, Lambda, Redshift, Aurora等） 機械学習系：Kedro, MLflow C I　　　 ：CircleCI 監視系　　：Sentry その他　　： GitHub, Slack, CircleCI ▼条件面 時間精算：140H～180H 勤務時間：9:00-18:00 （8H/日 稼働） 最寄駅　：フルリモート/内幸町 / 新橋 （東京都港区） 　　　（状況次第で稀に単発出社発生の可能性有） 休　み　：土日祝 PC貸与 ：無　※貸与希望の方は対応いたします 服　装　：私服OK 面談回数：1回（web） ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 データ活用最大化のための分析基盤の構築/運用 データ民主化を実現するための仕掛けづくりと啓蒙/教育 ID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 協力会社やIT部門に対するコントロール及びコラボレーション <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 自社サービス（広告事業）のマーケティング効果分析を可能にするプロダクト開発を進めている中でデータサイエンティストを募集しております。 主に以下の業務を行っていただきます。 意思決定 ・施策及び事業の数値シミュレーション ・ABテストや数値分析による実行施策の選定 企画分野 ・顧客のサービス利用状況の分析 ・データに基づいた企画/改善提案 ・BIツールの導入検討 開発分野 ・分析に必要な各種ログの設計 ・機械学習のためのデータ整備とかあるのか？ チーム貢献 ・知見共有会 ・分析手法、統計的解釈等の勉強会

作業内容 ・データサイエンティストとして、下記作業をお任せします。 　-脳波AIモデル構築及び脳波データ解析 　-脳波データ解析基盤の構築 　-ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 　-統計解析（分散分析）、機械学習モデル構築（画像分類課題、回帰予測） 　-解析結果のサマリレポートの作成 　-業務を高速且つ効率的に進めるAI開発基盤の構築 ・開発環境は以下になります。 ■使用言語 [開発] Ansible(on-premisses), Terraform(AWS/GCP), Serverless Framework(AWS), Python(Server), Go(Server), Kotlin(Android), C++(Android) [解析] Python, R, MATLAB ■使用ツール、フレームワーク 開発：Docker, Git 開発(Cloud)：AWS Lambda, AWS Fargate 解析：Kubeflow Pipelines, MLflow, JupyterLab, R-Studio, MATLAB, SPSS Statistics 解析(機械学習)：H2O-3, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 解析(Cloud)：GCP Vertex AI, GCP AI Platform

作業内容 ■業務概要 お客様の事業のグロースや課題解決に対し、データ活用やAI分析サービスを提供する同社のデータサイエンティストとして以下の業務をお任せします。 ・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 ・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 ■特徴 お客様のカウンターパートはCxOから現場責任者まで幅広く、 それぞれに合わせた課題抽出能力や抽象度の高い課題に対する言語化／提案能力を求められます。 また、お客様の課題解決には、ビジネスと技術メンバ一丸となった取り組みが重要になることから、 本質的な課題解決や価値創出の実感と、先端技術に対する手触り感を強く感じていただけるポジションとなります。

作業内容 ・車載電池の製造DX推進に関するシステム開発に携わっていただきます。 ・担当フェーズは、要件定義、基本設計～開発～検証になります。