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 | 5ページ目

作業内容 下記サービスのサーバーサイド開発支援を行なっていただきます。 ＜関わるサービス＞ *後払い方式のがん保険サービス がんになった人の保険金を加入者同士が「割り勘」で負担する、格安のシェアエコ保険です。 *スマホ保険 加速度センサーを用いてスマホの落下などを検知することで、保険の価格が変動するサービスです。丁寧に扱っている人はお得になる仕組みで、アプリで提供されています。 * 健康増進型医療保険 一日の平均歩数を用いて保険料が変動する保険です。ゲームアプリと連携して、行動変容を促進していきます。

作業内容 【募集背景】 デジタル化データ活用を目指す企業様からの引き合いが非常に多い状況です。 PJを牽引できる PM・コンサル層が不足しております。 【案件内容】 案件を受注しているクライアントのデジタルマーケPJの推進役をお願いします。 稼働は、0.5人月程度で(週1クライアントサイドでMTG)をしていただきます。 お客さま一人ひとりのニーズに沿った One to One マーケティングを実現することを通じて、 顧客体験価値（CX）の向上と売上向上を目指しています。 【顧客課題】 ・顧客を理解するためのデータ及び分析環境の不足 ・マーケティング基盤の不足 ・デジマ推進における運用体制の不足 【実現したいこと】 上記課題に対して、自社MA製品を導入し施策実施。 仮設立案、分析、可視化した結果からKPIの設定、売上目標などを先方と調整し、 実際のパーソナライズ施策に落とし込み効果測定、課題確認を実施する伴走支援。 スケジュール策定から双方の対応範囲・役割の提示など、プロジェクトマネジメントも対応をお願いしたいです。 ・分析、可視化、施策実施といったデジマPDCAサイクルの推進経験 ・顧客のやりたいことに対しての実現方法検討 ・MA製品導入における施策含め、プロダクトメンバーの管理

作業内容 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 開発環境は下記になります。 ● インフラ ○ GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) ● データパイプライン (ETL) ○ CloudComposer (Airflow) ● DWH ○ BigQuery ● その他インフラ管理 ○ Docker ○ GKE / GAE / CloudRun ● 可視化ツール ○ Google Data Portal / Tableau ● 分析環境 ○ Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML ● その他 ○ GitHub / Slack / Notion

作業内容 ■業務内容 小売業の情シスインフラリーダー案件です。 ユーザー企業の情シスインフラリーダーとして同社の業務システムのリプレイスを主導いただきます。 同社では既存の業務システムが古く、サーバーがEOSLを起こしており、 今後の運用に向けてインフラ周りの改善が急務となっておりますが、 プロジェクトを推進できるリソースが不足しております。 以下業務内容の一例です。 ※全ておひとりでご対応いただくという訳ではございません。 ・現行システムのSQL サーバーにおける Microsoft Access を使ったデータ処理 ・連携処理などを含むシステム目線でも最適なインフラ環境構築における構想策定、要件定義、運用を意識した計画 ・スピード感のあるデータドリブン経営に則したインフラ・データ環境の構築計画・運営 ・ベンダーとの折衝・ベンダーマネジメント ・関連するレポーティング・ドキュメント作成 ・ビジネス要件検証を迅速に提供できる社内外のITチームの変革（ピープルマネジメントの実践 or サポート） ・業務システムのインフラ・ネットワークの方針・ルール策定 ・保守フェーズを想定した運用設計・運用 ■募集背景・課題 現行の業務システムが古くなり、劣化や故障などによる業務への影響を予防・改善するために 新しいシステムへのフルリプレイスを進めています。 2024年を目途に完遂する予定の長期案件です。

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■仕事内容 卸売行の需要予測プロジェクトにおけるデータ分析・開発業務 ・顧客のビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けての仮説立案及びデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータを分析するための分析基盤の構築及び運用 ・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 ・適切な機械学習モデルを選定・開発し仮説検証を実施 ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発環境 ■プログラミング言語：Python　Kotlin　SQL　TypeScript ■データベース：-　MySQL　AWS Aurora (Amazon Aurora) ■Webフレームワーク：-　Django　React.js ■環境・OS：AWS EC2 (Amazon EC2)　GCP (Google Cloud Platform)　Azure ■ツール：GitHub　Slack　Docker　Kubernetes　Tableau　Backlog ■開発工程 要件定義|基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験|結合試験|総合試験|受入試験|運用・保守 ■人物像 ・自ら考え、周りに伝えることができる人 ・責任感がある方 ■性別：不問 ■最寄駅：神谷町駅 ■稼働開始：即日 ■就業時間：10:00〜19:00 ■平均稼働時間：180時間前後 ■時間幅：140-200時間 ■服装：カジュアル ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■仕事内容 卸売行の需要予測プロジェクトにおけるデータ分析・開発業務 ・顧客のビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けての仮説立案及びデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータを分析するための分析基盤の構築及び運用 ・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 ・適切な機械学習モデルを選定・開発し仮説検証を実施 ─────────────────────── ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発環境 ■プログラミング言語：Python　Kotlin　SQL　TypeScript　　　 ■データベース：-　MySQL　AWS Aurora (Amazon Aurora)　　　　 ■Webフレームワーク：-　Django　React.js　　　　 ■環境・OS：AWS EC2 (Amazon EC2)　GCP (Google Cloud Platform)　Azure　　　　 ■ツール：GitHub　Slack　Docker　Kubernetes　Tableau　Backlog　 ■開発工程 要件定義|基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験|結合試験|総合試験|受入試験|運用・保守 ■人物像 ・自ら考え、周りに伝えることができる人 ・責任感がある方 ■最寄駅：神谷町駅　フルリモート可 ■稼働開始：応相談 ■就業時間：10:00〜19:00 ■時間幅：140-200時間 ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。 自社で持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析 加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。 それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。 ・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、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 ・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築 ・製造業に関わる外部変数の収集、分析 【業務例3】：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用 自社で持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。 ・自社で持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築 ・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化 ・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発 ・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化 ・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

作業内容 クライアント所有の位置情報ビックデータを元に、 特定の店舗の人流量の変化を時系列で把握する ロジック開発プロジェクトに参画できる データサイエンティストを募集します。

作業内容 データレイクの構築運用を行います。

作業内容 ・データサイエンティストとして、統計/時系列モデル特化をご担当いただきます。

作業内容 ・母数に変化があるデータを使い、バイアス補正し、情報化するロジックを開発していただきます。 　イメージ：SimilarWebのリアル世界バージョン ・チームリーダーと協力しながら、仮説設定、検証を繰り返し行う。

作業内容 ・母数に変化があるデータを使い、バイアス補正し、情報化するロジックを開発する。 　イメージ：SimilarWebのリアル世界バージョン ・チームリーダーと協力しながら、仮説設定、検証を繰り返し行う。

作業内容 ■募集内容 クライアント所有の位置情報ビックデータを元に、 特定の店舗の人流量の変化を時系列で把握する ロジック開発プロジェクトに参画できる データサイエンティストを募集します。 位置情報を利用したデータ加工処理業務、 ETLの開発・運用業務、スケジュール調整、要件定義あり。 ■業務内容 ・母数に変化があるデータを使い、バイアス補正し、 　情報化するロジックを開発する。 イメージ：SimilarWebのリアル世界バージョン ・チームリーダーと協力しながら、仮説設定、検証を繰り返し行う。 ■開発環境 クラウド環境：AWS、GCP(BigQuery) 言語：Python（ワークフローの記述に利用） SQL ミドルウェア：digdag embulk ソースコード管理：Github コラボレーションツール：バックログ コミュニケーションツール：lack、G Suite

作業内容 プロジェクトにより異なりますが機械学習エンジニアを募集しております。

作業内容 確定申告が必要な個人事業主向けの会計（記帳代行を含む）サービス で 主にAIによる出力結果のデータ分析に携わっていただきます。

作業内容 ・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)をご対応いただきます。

作業内容 ・BigQueryやTreasureDataを利用したテレビ会社関連の下記を行っていただきます。 -HP/PV数、動画視聴データやSNS 等の収集 -可視化や分析/予測

作業内容 ・AIシステムに関する支援業務に携わっていただきます。 ・下記を行っていただきます。 -パイプラインの設計 -DBの設計、実装、運用 -機械アルゴリズムの解析 -SQLおよびPythonで分析、集計 など

作業内容 ・母数に変化があるデータを使い、バイアス補正し、 　情報化するロジックを開発する。 イメージ：SimilarWebのリアル世界バージョン ・チームリーダーと協力しながら、仮説設定、検証を繰り返し行う。

作業内容 テレビ局が用いている様々なデータを元にBigQueryを用いたデータ集計や、使用しているプラットフォームの改善・保守業務を行っていただきます主に運用・保守業務が中心となります。

作業内容 ・膨大に蓄積している動画、音声、テキストデータを解析し､ 　客観的な指標を元に出来る仕組みの構築に携わっていただきます｡ ・データサイエンティストとともにデータ基盤の構築をご担当いただきます｡ ・下記を行っていただきます｡ -データレイク / データウェアハウス新規構築 　(必要な情報への迅速なアクセス､PoCフェーズにおける仮説検証の効率化のため､ 　非構造化データを入れたデータレイクを容易に取り扱えるようにし、分析を促進) -新プロダクト製品版開発 　(PoC 完了後､データサイエンティストが実装したアルゴリズムや仕組みを 　安定したデータパイプラインとデータベースを構築し､ 　商品化に向けて安定稼働させ、より良いプロダクトへと改善)

作業内容 ・下記を行っていただきます。 -既存サービスのインフラ環境のコード化(IaC) -アプリケーションやミドルウェアの運用、パフォーマンスの改善 -AWSやGCP上でのネットワーク構築、運用 -CI/CD 等のオペレーションを自動化するためのツールの開発、運用 -障害検知やキャパシティプランニングのためのモニタリング環境の構築、運用 -サービス基盤のセキュリティ設計、運用

作業内容 ・データエンジニアとして位置情報を利用したデータ加工処理業務、 　ETLの開発、運用業務を行っていただきます。 ・上記いがいにも別プロジェクト（PHP）におけるデータ加工と 　広告配信システムのサーバサイドの開発もご依頼する場合がございます。 ・スケジュール調整、要件定義からご担当いただきます。

作業内容 機械学習の案件が複数走っており、各PJにエンジニアとして参画いただける方を募集しています。 スキル・経験・志向などに応じてアサインさせていただく予定です。

作業内容 マネタイズプラットフォームのデータ分析/運用に携わっていただきます。 具体的には以下のような作業が発生いたします。 　-データパイプラインの運用保守 -ビッグデータのデータ操作 -可視化ツールによる可視化、分析 -クラウドインフラ管理、最適化

作業内容 ・緯度経度/位置情報を⽤いた個々の⾞台停⾞位置のマップ表⽰機能をベースに、 　様々なロジック/機能を有するダッシュボード開発における、下記を行っていただきます。 ‐データ分析企画立案 ‐分析項目の選定 ‐析ロジックの考案(設計)から実装支援

作業内容 ・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 ・分析/構築をご担当いただきます。 ・下記を行っていただきます。 -CDPから必要なデータを抽出 -抽出したデータの分析 -CRM施策の立案 -Treasure Data、GCPなどCDPをベースとしたDMPの基盤構築 -Salesforce Marketing Cloud、SATORIなどのソリューションをベースとしたMA基盤構築

作業内容 ・サイト内検索エンジンの機械学習に携わっていただきます。 ・業務内容に関しては下記の通りです。 　-機械学習を用いた予測モデルの構築 　-ユーザー利用データの分析 　-配信広告の種別、掲載ページ、掲載位置、 　利用数値の情報等を分析しCTRなどを予測する 　-予測モデルを組み込んだ広告配信ロジックの構築 　-構築モデルの実装 　-インフラ含めたサーバサイドの設計、開発、運用 ※担当範囲はご経験やプロジェクト状況により変動いたします。

作業内容 ・音楽/カルチャー系のサービスを展開している大手事業会社にて、 データ分析に基づいた各種改善の提案や、 データの収集、蓄積、分析を効率良く行うためのシステムの 構築、運用をご担当いただきます。