Google Cloud Platform × 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 国内最大級のキャリアSNSアプリにおける データエンジニアとしてデータ基盤の構築に携わっていただきます。 具体的には下記の作業を想定しております。 　- データ基盤の構築、運用 　- データ信頼性の担保 　- アプリケーションログの設計および収集

作業内容 ・スケール可能な安定したデータプラットフォームの設計、構築、運用 ・GoまたはScala/Pythonなどを用いたデータハブ、業務ロジックの設計、開発 ・Goなどを利用したデータに関するAPI設計、開発 ・KPIに基づいたシステム改善（データの精度向上、コスト削減、速度改善など） ・ETLを使ったデータ集約を筆頭に、集約したデータの加工や他データソースとの結合、レポーティングのための仕組みづくり、ダッシュボード化の支援や同期的な仕組みで動いているデータ処理の非同期化

作業内容 ①GPSを用いたデータの集計・予測支援 ②SaaS型プロダクトの開発支援 上記いずれかにおいてデータエンジニア業務に従事いただきます。

作業内容 ・AIを創る言語処理、機械学習エンジニアとして参画いただきます。 ・SaaSである研究開発部門にて、自然言語処理、機械学習に関わる研究を行っていただきます。

作業内容 教育事業を展開している企業で、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・サービスのすべてのデータを一元的に収集・保管・管理するデータ基盤の構築ポジションです。 具体的には以下内容をご担当頂きます。 ・データ基盤開発改修・保守運用 ・データ物理・論理データモデル設計・開発・保守 ・ETLの設計・開発・保守

作業内容 ①某大手通信会社販促システム開発 ②某大手小売・流通のシステム開発 ③広告や社内プロダクトの開発 上記いずれかにおいてデータエンジニア業務に従事いただきます。

作業内容 資産運用系アプリ開発にデータエンジニアとして携わっていただきます｡ 具体的には以下の作業を想定しております。 　- データ活用をスムーズに行うためのデータ基盤開発やETL処理の実装 　- データを活用した機能開発(e.g. レコメンド開発)

作業内容 ファッションEC管理システムに、 データエンジニアとして携わっていただきます。 ご経験に応じて、以下の作業等を想定しております。 　- Shopify をデータソースとしたデータ分析基盤の構築、開発、保守 　- 自社管理システムのデータベースをデータソースとしたデータ分析基盤の構築、開発、保守 　- ストアフロントで発生した行動ログの分析基盤の構築 　- Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 　- サービス監視設計、運用 　- パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装

作業内容 ・データエンジニアとして、下記のいずれかをご対応いただきます。 ‐通信会社販促システム開発 ‐小売/流通のシステム開発 ‐広告や社内プロダクトの開発

作業内容 【案件】データエンジニア募集 【内容】 HR系企業のデータサイエンス部署にてデータマート開発実務を担当いただきます。 データマート開発実装をメインにご担当いただきますが、要件定義にてクライアントと直接コミュニケーションを取っていただく必要があります。 ＜具体的な業務内容＞ ・分析用データマート開発 　┗ 要件定義、データマート（テーブル）設計、SQL実装、テスト ・バッチ基盤（digdag）の実装、運用保守 ・データエンジニアリング業務 　┗ データの収集、加工、集計 ・データマートの保守運用 ・TableauのViz作成 【必須スキル】 ・データマート設計 ・Redshift、BigQueryでの大量データのハンドリング（SQL実装、データマート設計）経験 ・クラウド（AWS、GCP）、オープンソース（digdag、git） ・要件定義 【尚可スキル】 ・顧客折衝 ・TableauでのViz作成経験 ・Pythonなどのスクリプト経験 ・HR系サービスの分析や企画開発経験

作業内容 リーガルテック向けAPI開発に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。 　-Go言語によるAPI開発 　-RDBのスキーマとクエリ設計 　-要件を受けての設計、工数見積もり 　-既存コードのリファクタリングや不具合修正 　-顧客企業、ユーザのアカウント管理

作業内容 クライアントが持つ多種多様かつ大規模なデータのマーケティング活用設計とデータ統合・連携開発を行います。 ■具体的には ・BigQueryやAWS、Azureといったクラウド上のデータレイクから、マーケティング活用のためのデータ基盤の設計・構築・運用 ・MAやWeb接客ツールなどで顧客セグメントに活用するためのデータ連携の設計、開発 ・分析・レポート作成に活用しやすいデータマート設計や構築 ■業務割合 ・データ基盤/分析環境の設計・開発・運用　7割 ・BI設計、構築　3割

作業内容 ・下記作業をご担当いただきます。 　-Databricks、Airflow、AWS Glueを利用したデータパイプラインの開発、運用 　-Apache Sparkを利用したETL処理の開発 　-各サービス開発チームのデータエンジニアリングの支援

作業内容 下記を行っていただきます。 ・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計 ・実装、運⽤フロー⾃動化の提案/実装 ・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定 ・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成 ・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

作業内容 【大手小売り企業との直接契約／フルリモート可】 ■プロジェクトについて 大手小売り企業様のデータプラットフォーム構築案件に携わっていただきます。 オンプレ環境(一部クラウドもあり)のデータ(販売・POS)をGCP・BigQueryに集約するプロジェクトになります。 データプラットフォームの基盤構築に関しては、クラウドベンダーと進めます。 ■依頼業務詳細 GCPでの基盤構築後、BigQuery内にどうデータを格納すれば、活用がしやすいのか、 DB上に最適な形でデータ持つことができるようにするためのアドバイスをいただきたいです。 定義によっては、追加機能の開発も必要になると想定しています。 ■募集背景 内製化を進めていますが、自社にノウハウや経験がないため、同社のPM社員様への技術的なアドバイスをいただける方をお探ししています。現在は想定していませんが、必要に応じて、手を動かすこと業務をご依頼させていただく可能性もございます。

作業内容 MLOps エンジニア募集 ＜業務概要＞ ①フィルタリングAI、ピックアップAIを既存の業務システムと連携するためのデータパイプラインの設計・開発 ②継続的なML学習サイクルの仕組み構築(MLOps) ＜①の業務詳細＞ ・業務システム連携におけるシステム制約の洗い出し ・データパイプライン全体の設計/構築 ・特徴量生成に必要なデータのETL ・推論処理実行のためのワークフロー整備 ・データパイプライン全体の監視・運用 ＜②の業務例＞ ・モデル再学習時のデプロイフロー整備 ・モデルのバージョン管理 ・業務システムで日々生成される正解データを機械学習モデルへフィードバックする機構の構築 ＜開発環境/使用技術＞ これから機械学習システムを初めて構築するので、機械学習関連の技術スタックはまだ定まっていません。 言い換えると、技術選定を自由度高く行えるフェーズにあります。 以下参考情報として関連する領域の技術スタックになります。 ＜機械学習関連＞ ML環境：SageMakerもしくはVertex AI CI/CD：CircleCI コンテナ技術：AWS ECS/Fargate ワークフローエンジン：AWS Step Functions ＜Web系開発環境＞ ・HTML5/CSS3/JavaScript(ES6)/TypeScript ・Vuetify/Vue.js/Nuxt.js ・React ・Node.js(Puppeteer) ・PHP(Laravel/CakePHP) ・AWS(Fargate/ECS-EC2/ElasticBeanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service) ・Docker ＜その他＞ 監視ツール：Datadog/AWS CloudWatch インフラ構成管理：Terraform コード管理：GitHub ツール類：Slack/Google Workspace ＜備考＞ 初日は出社 ＜服装＞ 自由

作業内容 ■業務内容 同社では医学・看護・薬学・栄養・福祉分野での書籍を出版しております。 その同社にて専門的な医療知識をよりわかりやすく、多くの人に届けるため、 e-learningサービスの開発を行っております。 e-learningサービスは、電子テキストや問題演習、動画での学習機能など様々なサービスが 組み合わさりできております。 そのe-learningサービス付随する各サービスのデータを収集し分析のための整備を行っていただきます。 BigQueryに格納されたデータは各サービスのままのデータが格納されているため、 その整備と分析のための中間マートの作成を主に担っていただきます。 ■組織体制 開発部　約10名 アプリチーム ・PM（書籍編集部の方です） ・テックリードエンジニア（開発部責任者の方です） ・フロントエンジニア ・UI/UXデザイナー プラットフォームチーム ・テックリードエンジニア（開発部責任者の方です） ・バックエンドエンジニア ・データエンジニア←こちらのポジションの募集になります。

作業内容 ・AISaaSサービスの開発において、データエンジニアとして統合管理システムのデータプラットフォームの構築案件に携わっていただきます。 下記作業を行っていただきます。 -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 -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 - 某企業内システム全面刷新に向けた、計画・企画フェーズの実施。 デザイン(システムアーキテクト)全般 既存システムからのデータ棚卸 廃棄するシステム・残すシステムの取捨選択 スケジューリング サイジング 費用算定 社内予算取りのための資料作成 などを実施します。 システム全面刷新が前提ですが、担当して頂く領域は 新規DWH構築 関連が中心となります。 【システム関連の環境】 - 既存システム AS400, Dr.Sum, AWS S3, Tableau, CDP, 他諸々 - 現時点でイメージされている新システム 新規DWHの立ち上げ(GCP?/AWS?/Other?), 流通系クラウドパッケージの導入, BIツールの統一,各種サブシステムへのインタフェース整備 などが想定されています。 - システム全面刷新の手順 段階的な移行プロセスを考える必要がある 【クライアント側の体制・および関係者】 - システム全面刷新チームのうち、新DWH担当の方２名が相対する方となります。

作業内容 ■募集背景・課題 今後全社でデータの利活用を促進していくにあたり、ビジネスに必要なデータに関する管理運用方針への理解を深め、 データを中心とした社内外の課題に対しての提案・解決能力を発揮いただきたい 日本最大級のコスメ・化粧品の口コミ・ランキングサイトにおけるデータ基盤の開発・運用 【具体的な仕事内容】 •Google Cloudを利用したデータパイプラインの開発・運用 •ETL/ELTツールを利用したサービスデータの取り込みと分析チームへの提供 •データに関する問い合わせや依頼対応 •データ分析システム・サービスの監視設計・運用 •日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

作業内容 同社が提供されている各種サービスをひとつのIDで使用できる 自社統合管理システムを運用していらっしゃいます。 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。 具体的な業務内容は、以下となります。 ・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 ≪開発環境≫ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように 世界的にも注目されている今、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指しています。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃるなかで、 様々な種類・形式のデータを取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、 この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアを募集していらっしゃいます。

作業内容 ・会社概要 2年にも満たないベンチャー企業だが、2期目となる今期はほぼ倍の売り上げをわずか16名の従業員数で叩き出している新進気鋭の企業となります。 サービスは大手IT企業や大手自動車メーカーへの採用も決まっており、幅広い業界業種へ携われます。 ・会社概要 2年にも満たないベンチャー企業だが、2期目となる今期はほぼ倍の売り上げをわずか16名の従業員数で叩き出している新進気鋭の企業となります。 サービスは大手IT企業や大手自動車メーカーへの採用も決まっており、幅広い業界業種へ携われます。 ・お任せしたい業務 クライアントは大手通信会社のグループ企業様となります。 AIで需要予測をしていき、RI/SP運用を自動化/高度化し利益最大を狙っていく案件となります。 ・スケジュール ∟現在はモデルの構築は完了 ∟これから、精度向上試作・購入シミュレーションを推進中

作業内容 データエンジニアとして、下記を行っていただきます。 ・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

作業内容 大手メディア企業が保持する、ユーザー視聴ログおよび外部データを利用した 広告商品開発・効果最適化を目標としているプロジェクトです。 視聴ログデータや外部データを結合し、ユーザーに合った広告配信に向けた データプロダクト開発やアドホック分析を担当しています。 直近ではコンテンツ内容に合わせた広告配信開発やユーザーのペルソナを作成することによって 更なるデータ活用を進めています。 【開発環境】 GCP(BigQuery,Cloud Function, Cloud Workflows, GCE), digdag, embulk Confluence,JIRA,Bitbucket 【対応内容】 ・GCP主にBigQueryを用いたビッグデータのテーブル設計・データ集計 ・データワークフロー・ETLの設計・数値検証・ドキュメント化 ・データの集計・分析・簡易的な可視化

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。 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 同社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。 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。 このうち、データエンジニアリング領域のコアメンバーとなるデータエンジニアを募集します。

作業内容 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、クライアントが展開するB2B SaaSプロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。 どのプロダクトにおいても、自社で収集、保有する経済情報コンテンツ（各種企業情報やアナリストレポート）をはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、プロダクトの価値を高める挑戦を続けています。 私たちは機械学習モデルをプロダクトとしてデプロイし、ユーザに価値を届けることに重点を置いています。モデルのチューニングによって精度を追い求めるだけではなく、データの蓄積から学習パイプラインや精度改善のループ構築、予測APIの提供までの全てを一気通貫で設計、実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練・デプロイパイプライン構築、API開発といった一連の開発業務が主となります。ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、最先端の学術理論を取り入れながら、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

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 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 ■業務内容 大手メディア企業がクラウド環境に保有するビッグデータ基盤保守運用 ならびにテレビ視聴ログの分析・可視化などのデータ活用業務を行っていただきます。 大手企業の事業担当者様と直接やりとりできる体制で、 データパイプライン設計業務や視聴傾向分析内容の提案・実施に携わっていただくことになります。 直近ではネットワーク局に向けた視聴データ活用PoCのための分析や、 基盤の保守運用といったテーマに取り組んでおり、 今後は各ネットワーク局への本格的なデータ可視化・分析の提供が中心になっていく想定です。 【開発環境】 ・GCP(BigQuery,Cloud Function, GCE, Cloud Workflows), digdag, embulk ・Confluence,JIRA,Bitbucket 【対応内容】 ・GCP主にBigQueryを用いたビッグデータのテーブル設計・データ集計 ・データワークフロー・ETLの設計・数値検証・ドキュメント化 ・データの集計と分析作業 【時期】 ・2022年6月〜

作業内容 大手Webサービス企業の各種サービスのデータを横断的に分析するビッグデータ分析基盤のデータエンジニアの募集です。 担当していただくのは、40を超えるサービスから集めたデータを加工し、分析担当者やデータサイエンティストにとって、使いやすいデータマートの設計、開発、運用になります。 ＜業務詳細＞ プロダクト開発 ・分析担当者やデータサイエンティストとの打合せ、要件調整 ・新規マートの要件定義、設計、開発 ・結合試験、機能試験、非機能試験等の品質評価 集計ジョブの開発・運用 ・BigQuery, Oracle PL/SQL, Bash, Python, Java等を用いた集計ジョブの開発 ・バッチ処理のJP1/AJSによる定常実行、および運用・保守 ・Oracle ExadataおよびGoogle BigQuery上でのSQL開発 技術調査および導入 ・クラウドサービス新機能の調査と導入検証 ・既存システムからのマイグレーションプラン策定及び実行 プロダクト運用 ・利用者対応 ・障害対応フローの整備 ・障害時対応と再発防止の実施 ＜備考＞ リモートあり ＜基本時間＞ 10：00～19：00 ＜服装＞ 自由