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 ・大手損害保険会社にてLLMを用いたサービス/プロダクト開発にフルスタックで携わっていただきます。 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

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 データ分析 / AI開発の受託 / アドバイザリー事業にご協力いただきたいです。今回お任せするPM・コンサルタントロールを現在担当しているのは2名。参画初期はツーマンセルでのプロジェクト推進を想定していますが、将来的には単独での推進も期待しております。トップクラスのデータサイエンティストを日本全国にネットワークしているため、フルリモートで適宜チームを組成して業務分担の上でプロジェクトを推進いただきます。 想定業務例： ・クライアントからの要件ヒヤリング ・PJTマイルストーン設計 ・PJT進捗管理 ・分析メンバーへの業務指示 ・分析実務の遂行 ・分析レポートをもとにクライアントへの提案書作成 など

作業内容 ・インストリーム広告配信プラットフォームにおける 　データ分析基盤の構築、運用保守とデータ分析に携わっていただきます。 ・具体的な作業の内容としては、以下を想定しております。 　・広告配信ログの加工、集計パイプラインの開発運用 　・広告運用者向けのデータマート開発運用 　・広告運用者向けのダッシュボード開発運用 　・案件提案用データ分析 　・大規模言語モデルなどを活用した広告運用の自動化

作業内容 ・大手グルメサイトにおけるデータ活用推進に携わっていただきます。 　-データのビジネス活用やデータ活用文化の醸成を目指しているチームです。 ・下記のような作業を通して、データに基づいた意思決定ができる環境の整備や分析業務を推進していただきます。 　-各サービス部門やビジネスサイドからの依頼に対する対応：データ抽出/集計、ダッシュボード構築など 　-データ基盤チームとの連携：データマート/データ管理の仕組み関連など 　-Tableau周辺のアカウント管理、ドキュメント作成

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 ビッグデータ解析/分散処理基盤開発をお任せします。 今後様々な連携を行っていく上でのデータ基盤開発を強化していく方針であり、その推進をお願いできればと考えております。 ■業務内容 ・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

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お任せいたします。 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る案件です。

作業内容 データサイエンティストチームに入っていただき、商圏分析SaaSの売上予測や需要可視化の機械学習モデルの構築、パイプライン構築、データ分析基盤の構築などをお願いいたします。 データ抽出やデータ加工等もお願いしたいと思っております。 技術環境： ・言語：Python、Ruby、PHP ・FW：Ruby on rails、Laravel ・フロント技術：Nuxt.js(Vue)、Next.js(React) ・ライブラリ：aws-amplify、vue-slider-component、carto.js ・DB：PostgreSQL、MySQL ・インフラ環境：AWS（VPC、ECS、ECR、RDS、EC2、ALB、Amplify、Route53、S3、CloudWatch、Lambda、EventBridge、SNS、SES、SystemsManager、Secrets Manager、CloudFront、SQS、CloudFormation）、GCP（BigQuery、SQL） ・他ツール : Postico、A5:SQL Mk-2、CARTO、Slack、Cacoo、Backlog

作業内容 ・下記を行っていただきます。 ‐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

作業内容 ・大手メディア企業が収集する動画視聴ログの分析作業を行っていただきます。 ・具体的には下記を行っていただきます。 -WEB解析/データ活用施策をしたWEBサービス(ECサイト/会員サイト)改善 -サーバーサイド・データ起点のアクセス解析/分析/利益貢献設計における技術的な作業 -データに基ついたサイト改善提案 -GCP(BigQuery)を用いたビッグデータの集計

作業内容 売上予測や需要可視化などの業務に携わるデータサイエンティストとして業務をご担当していただきます。

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 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 【会社概要】 - 弊社は、生成AI・LLMや自律型AIの研究開発と社会実装を行うテックカンパニーです。 【募集背景】 現在、基盤が作られて間もない段階であり、今後改善などを行っていくフェーズの中で運用周りをを中心に対応いただけるMLOpsエンジニアを探しております。 今回のポジションではモデルを本番環境で安定運用させるためオペレーション周りを中心にお願いしたいと考えております。 【業務内容】 - 機械学習モデルの開発、デプロイ、モニタリング、更新のための自動化パイプラインの設計と実装 - データサイエンティストやMLエンジニアと協力し、モデルの性能と信頼性を向上させるためのインフラストラクチャの構築 - CI/CDツールを活用した継続的な統合と配信プロセスの確立 - モデルのバージョン管理、実験追跡、モデルレジストリの整備 - セキュリティとコンプライアンスを考慮したMLOps基盤の構築

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 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- ＜概要＞ 当社のデータレークチームにおけるデータエンジニアのポジションです。当社が持つデータ基盤を当社の各アプリケー ションやサービスに活用できるよう設計・構築・整備・運用していくチームのキーメンバーとなります。 主要なミッションは、当社が取得したあらゆるデータを当社のビジネスニーズにあわせて、活用、分析・予測、可視化、 効率化に努めていただくことです。 強力なデータ分析スキルと、さまざまなソースからのデータを組み合わせる能力が必要です。 また、主要なパブリッククラウドサービス(GCP) に関する深い知識、関連するプログラミング言語やスクリプト の技術、及びAI /ディープラーニングの基本的なメソッドに関する知識も含まれます。 【業務内容】 - RAWデータの分析、整理をする - GCPやAWSを用いたデータパイプラインの構築、運用 - データ利活用向けデータウェアハウスの運用および、その改善、拡充 - 様々な種類の社内取得データのデータベース設計、整理 - ビジネスニーズに基づくデータ取得機会の特定、評価 - 様々なデータ分析ツールの活用とそのプログラムの開発 - AI/機械学習に必要となる学習データの整備 - 複数のプロジェクトでデータサイエンティストやアーキテクトとの協力

作業内容 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。

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 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 提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システムを運用しております。 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。 当社のデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ 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

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 【お任せしたいこと概要】 Databricksを活用したエンタープライズ向けデータ基盤構築プロジェクトにおいて、PL・PM候補として顧客現場に入り込んだプロジェクト推進・技術リードを担っていただきます。 エンドクライアント(大手メーカー中心)→大手SIer(AI事業部)→同社の商流ですが、クライアント(SI企業)の案件増加に伴い、同社PM(本ポジション)を中心としたチームを組成予定です。 ※プロジェクトの采配や進行における裁量が大きく、プライム案件のような関わり方が可能とお伺いしております！ なお、同社ではチーム提案の前例がないため、本ポジションでは、顧客先の課題解決に向け支援いただくだけでなく、同社の新たな仕組みづくりに貢献いただける方を募集されています。 具体的に、本ポジションにお任せしたい業務は下記の通りです。 ・プロジェクト開始前：プロジェクトメンバーの選抜やエンド企業への提案など、同社営業責任者様と協業しながら裁量を持って幅広くご対応いただきます ・プロジェクト開始後：要件定義〜設計・構築、運用設計、チームマネジメントまで多岐に渡る想定です 【想定業務】 ・顧客現場における要件整理・技術ヒアリング・設計支援 ・Databricksを活用したデータパイプラインの設計・実装・改善 ・Delta LakeやUnity Catalogを活用したガバナンス・パフォーマンス設計 ・WBS策定、課題管理、品質・スケジュールコントロール ・チームメンバーのタスク管理・レビュー・教育 クライアントの案件拡大に伴い、同社の提案の選択肢を拡大するため

作業内容 広告BIプラットフォームの開発やデジタルマーケティング支援を展開するスタートアップの同社にて、 フルスタックエンジニアとして、LLMを用いたSaaSのバックエンドAPIの開発、およびフロントエンドの開発を担当していただきます。 ・具体的な業務の一例 - LLMを用いたプロダクトのWEBフロントエンド/バックエンド開発、運用 - スケーラブルなクラウドインフラの構築、運用 - LLM用のベクトルデータストアの整備 - データ基盤・パイプラインの構築 上記業務に慣れてきたら以下にもトライいただきたいです - LLM/AIエージェントの構築 - ビジネス部門との連携によるデータニーズの把握、データ活用支援 - ドキュメンテーション、技術共有、チームへの貢献 ・開発環境/技術スタック - バックエンド: Node.js, TypeScript, Python, REST API - フロントエンド:React、Next.js - データパイプライン関連（ELT・DWH・BIツール等）: SQL - AI関連: OpenAI API, LangChain - データベース: PostgreSQL, Firestore, Supabase - インフラ: AWS, GCP, Azure - バージョン管理ツール: Git 同社はIPOを見据えた既存事業のグロース、新たな柱となる新規事業の創出等、中長期的な成長戦略を強化しております。 中でも広告データ分析系SaaSおよびキャリアプラットフォームのさらなる進化を目指し、 データ基盤・分析基盤、LLM/AI基盤の構築・運用等を支援いただける方を募集しています。

作業内容 クライアントでは「商品名○○」など、クライアントの提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システム「●●」を運用しております。 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。 クライアントのデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・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 技術環境 ＜プロダクト開発部＞ 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜R&D部門＞ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn

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 ・マイクロサービス運用案件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。 　-問い合わせに対する調査 　-発生した障害や不具合の調査、修正対応 　-システム負荷軽減やコスト削減などの調査、修正対応 　-GCP/AWS上で運用しているマイクロサービス群の保守業務 　-使用しているミドルウェアのアップデート対応 　-使用しているライブラリ群のアップデート対応

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 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。 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] 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 [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名

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 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。 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] 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 [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名

作業内容 ■募集背景・課題 現在、弊社内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。 機械学習によるデータ活用の方向性としては、教育業界におけるインパクト創出と既存サービスの成長支援の2パターンで考えています。 例えば下記のようなテーマを想定しています。 ・教育業界におけるインパクト創出: 個別学習実現のための機械学習モデル開発 ・既存サービスの成長支援: 弊社サービスにおけるレコメンドモデル開発 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。

作業内容 【業務内容】 EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、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っていただきます。 以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。 ▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上 学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析 統計的因果推論による施策効果検証 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築 ▼受講者集客 非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析 ▼法人顧客リピート契約促進 管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築 ▼法人顧客集客 法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証 ▼マーケティングリサーチ ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析 ▼送客 他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理 【開発環境】 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 監視：Cloud Logging / Stackdriver Logging その他：Git / GitHub / Slack / Notion

作業内容 ■仕事内容＿＿： P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなどあらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、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ます。 複数の自社プロダクトの各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システムを運用しておりますが、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。データエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 【具体的な業務内容】 ・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 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※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 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

作業内容 企業のデータ資産価値の向上のため、戦略立案・組織設計、先端技術導入シナリオ策定の課題に対して、コンサルタントとしてクライアント支援。 相対する組織（IT戦略部門、横断分析部門、デジタル推進部門）を中心に、ヒアリング、ステークホルダーコミュニケーション、適切な技術的指針のリードを行う。 プロジェクトのゴール設定、分析、要求/スケジュールコントロールを行い、適切な専門家（エンジニア、アナリスト、データサイエンティスト）との協働をアレンジし、以下を例とする各種チャレンジについて推進していただきます。 ・クラウドアダプションにおける構想策定 ・組織戦略、スキルセットとトレーニングシステムの設計 ・データ連携基盤のアーキテクチャ設計と開発規約作成 ・開発ベンダーへの要求管理と全体設計支援 ・CDPを中心としたデジタル戦略プラットフォームの導入（要件定義、構築リード） ・データ連携基盤とBI基盤リプレイスと顧客内運用チームの立ち上げ支援 ・全社、グループ会社含むリファレンスアーキテクチャの設計 【ポジションの魅力】 国内ではほぼ実績のない課題に取り組むことが前提となるため、専門スキルを持つフリーランスやCTOレベルの独立系個人事業主など、その道の高いレベルの人材が集っています。 ハイスキルエンジニア、コンサルタントとの自由な交流の機会があり、個々人がそれぞれの関わり方でプロジェクトに随時参画しています。（プロジェクトの種類に応じ、社内外の多様なスキルセットの人材でタッグを組み取り組んでいます） 【エンドクライアント】 ・最大手カタログアパレル通販などの小売業が多いです。

作業内容 ■業務内容 弊社では、当社の提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システムを運用しております。 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。 当社のデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・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 ■働き方 各個人が1番パフォーマンスを発揮できる場所・時間で働くことを正義としているため、リモートワークなど柔軟性をもって働くことが可能です。 ■チーム編成 現在R&D部門は約5名体制で開発に取り組んでおります。 今後R&D部門で約3名の採用予定です。 ■求める人物像 ・労役をなくし創造的な仕事に集中できる世界を実現するという Mission に共感できる方 ・1日でも早い Mission の実現に向け、スピード感とプロ意識を持って働ける方 ・世界に広げるべき徹底した効率化を常に模索し続けられる方 ・やるべきと決めたことを即実行できる方 ・「できない」を「できる」に変えられるアイデアを出し続け、実行できる方 ・問題に対して手段にこだわらず柔軟に取り組める方 ・リモートワークでのコミュニケーションや業務遂行に支障がない方 ■ポジションの魅力 ・PoC プロジェクトに留まらない、自社プロダクトのグロースに直接的かつ継続的に貢献できます ・自社が保有する AI 技術を駆使したプロダクトが順調にグロースしており、PoC プロジェクトが上手くいかずにそのままプロジェクトが終わるということは起こりません ・自社AIシステムの実現に向けて遠大な研究計画ロードマップを有しており、AI エンジニア・リサーチャーにとって興味深いプロジェクトに参画できます ・ストックオプション付与の可能性があります ・リモートワークが可能です ・国内SaaS企業の中でトップクラスの成長率を誇り、ユニコーン規模の上場を狙えるポジションで直近の上場を見据えています ・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層と近い距離感で勤務いただけます ■会社概要 弊社は、世界中の全ての人が自分自身のパーソナル人工知能を持つことによって、労働（Lavoro）から解放され、創造的でアーティスティックな営み（Opera）に没頭することができる世界を実現するための研究開発を行っています。 自社AIシステム.(パーソナル人工知能)とは私たち自身の意思をデジタル化し、それをクラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をそのクローンにさせることを目的としたAIです。 個人の意思・決断までも行えるデジタルクローンが、24時間365日ネットワーク世界を飛び回り、仕事や買い物、旅行の手配など自分が行わなくてもよい作業を代替することで、人間が人間にしかできないことに集中することが可能になります。 ■事業内容 自社AIシステムの研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、24時間365日無人対応が可能なAIコールセンターツール、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするツールなど、あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しました。