BigQuery × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 2ページ目

作業内容 【作業内容】 開発・運用プロダクトのデータ活用を主務とするエンジニアとして、AI活用を前提としたダッシュボードの構築運用、管理、各種ログデータ分析を行い実際の課題解決を支援します。 ・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクト下で実行します。 ・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を柔軟に提供します。 ・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込みを行います。 【開発環境】 GCP（BigQuery、Looker Studio Pro、Gemini）、AWS（Athena、Amazon Quick Suite、Chatagent）、Python、R、MySQL、SuperSet、copilot、GitLab、GitHubを利用します。

作業内容 ・大手音楽カルチャー系サービス施策提案分析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。 　-PythonやSQLを用いたデータ抽出および加工 　-Tableauによるダッシュボード構築および可視化 　-BigQueryなどDWHの構築および運用 　-フェス会場でのユーザーインタビューなどのフィールドワーク 　-外部データ活用企画の検討および推進 　-回帰分析など統計手法を用いた予測モデルの構築

作業内容 ・公営競技向け新規サービス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。 　-MySQLからBigQueryへのデータパイプライン設計、実装、運用 　-ETL、ELT処理の構築(抽出、変換、ロードの自動化) 　-データ整形、正規化、スキーマ設計 　-BigQueryのパフォーマンス最適化(クエリ改善、コスト最適化) 　-Slackから自然言語によりデータ取得できる仕組みの設計、開発 　-LLMを活用した自然言語からSQL変換ロジックの実装 　-Slack API、Botによるインターフェース開発 　-Pythonによるデータ処理、バッチ処理の実装 　-定期実行ジョブ(スケジューラ)の設計、運用 　-データ品質管理(検証、監視、エラーハンドリング) 　-ログ設計、トラブルシューティング 　-既存基盤の改善、リファクタリング 　-拡張性を見据えた設計

作業内容 ・データ活用基盤構築、RAGアプリ開発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。 - 複数のデータソース(Zendesk、kintone、AWS 等)からデータを収集、変換処理の新規開発 - BigQueryに集約するデータウェアハウス基盤の新規構築、運用 - 蓄積データを活用したRAGチャットアプリケーションの新規開発

作業内容 【募集背景】 2026年に向けたプロダクト戦略（シミュレーション機能強化、新規メディア連携、流通企業との提携拡大）に伴う増員募集となります。取り扱うデータ量と提携先が急拡大しており、データの抽出・整形を効率化できるエンジニアが不可欠となっています。単なるオペレーションではなく、膨大な購買データをいかにビジネス価値へ変換できるかという、サービス成長の核となる役割が期待されています。 【作業内容】 広告配信プラットフォーム（DSP）およびデータ基盤における、データ抽出・整形・管理業務全般を担当いただきます。 ・提携する各小売店から届く多種多様なフォーマットのID-POSデータの標準化および取り込み（データマネジメント）を行います。 ・広告配信管理コンソールのUI/UX改善に伴う、フロントエンドへのデータ連携設計を行います。 ・購買データを活用したリーチ予測やCVRシミュレーション機能のロジック実装およびデータ抽出を行います。 ・Databricksを軸としたETLパイプラインの運用・改善および、BIツール（Tableau等）を統合したデータ可視化フローの効率化を行います。 ・データサイエンティストと連携した、分析ロジックや統計モデルのシステム統合を行います。 【ポジションの魅力】 国内最大級の購買データを扱うデータプラットフォーム開発に携わることができます。大手コンビニチェーンや携帯キャリアが保有する膨大なID-POSデータを活用したデータプラットフォームに関わることができ、複数の大手小売店から届く多様なフォーマットのデータを標準化し取り込むデータマネジメントが主要ミッションとなります。Databricksを採用したモダンな分析基盤上で、大規模データの抽出・整形からML機能の導入を見据えた基盤構築まで、技術的な挑戦が可能です。 【開発環境】 Databricks、AWS、SQL、dbt、Scala、React、Tableauなどを利用しています。

作業内容 ・エス・エム・エスのキャリア事業におけるマーケティング活動を支援するシステムの開発、データ連携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。 　- マーケティングアプローチに用いるリストの抽出 　-ELT、ETLの開発 - MAツール、CDPなどのマーケティング業務基盤へのデータ連携

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 ・エス・エム・エスのキャリア事業におけるマーケティング活動を支援するシステムの開発、データ連携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。 　-Pythonを用いたバックエンド開発 　- マーケティングアプローチに用いるリストの抽出 　-ELT、ETLの開発 - MAツール、CDPなどのマーケティング業務基盤へのデータ連携

作業内容 ・AI新機能開発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。 -AI、機械学習を用いた新機能開発および既存サービスの高度化 -ビジネスサイドと連携した要件定義からAPI実装、本番運用まで -ビジネス課題に対するAI、LLMを活用したソリューションの設計、開発 -LLMや機械学習モデルを用いたプロトタイプ開発および本番実装 -既存のマイクロサービスやバッチ基盤上でのAPI化、ワークフロー構築 -本番環境でのモニタリング、アラート設計、改善サイクルの運用 -MLOps基盤の整備、改善へのフィードバック -コーディングエージェントやドキュメント生成の標準化等AI活用推進

作業内容 【作業内容】 BI案件の基本設計工程～システムテスト工程を担当いただきます。 【ポジションの魅力】 案件状況によっては、工程途中から参画の可能性もあります。

作業内容 ・国および自治体向け経営管理システムWseVine Build&Scrapの開発から派生した新規プロジェクト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。 - データを使ってテキストマイニングでマッチングロジックを組み立てることができる - 予算情報の解析&マッチングアルゴリズムに転用できる

作業内容 ・SQLを用いた○データ分析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。 -BIツール構築 -BIツールで顧客の利用状態の可視化 -SQLを使ったデータの抽出・加工

作業内容 ・データ基盤設計及び構築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。 -データ基盤の設計から構築 -データ活用基盤の構築 -戦略チームとの連携

作業内容 ・ 社内データ分析基盤機能拡張および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。 -データサイエンティスト向け分析環境におけるインフラ設計から運用まで -AWSとGCP上でのデータレイクおよびパイプライン構築 -TerraformによるIaC管理 -Databricksを用いた運用改善 -新ツールの技術検証

作業内容 企画,要件定義,運用・保守,ディレクション,マネジメント,データ分析 急成長中のtoCプラットフォームにおけるデータ活用基盤を対象に、KPI設計・運用、各種データの抽出/分析、改善施策の効果検証を担います。 経営直下のデータ戦略領域にて、変動要因の分析や施策立案を推進し、データエンジニアと連携しながら分析環境の整備や仮説検証プロセスをリードいただきます。マネジメント観点での分析方針策定や推進体制の構築にも関わっていただく想定です。

作業内容 ・大手人材企業におけるバックエンド開発支援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。 - 課題ヒアリング - GitHubのデータ収集 - データ情報をBigQueryへ集約 - ダッシュボード構築

作業内容 【組織・チームのミッション】 データアナリティクスグループのミッションは、膨大なデータを活用してユーザー体験とビジネス成長を最大化することです。 【作業内容】 プロダクト戦略・改善のためのデータ分析・インサイト抽出、分析結果に基づいたプロダクトとマーケティング改善・新規施策の推進、テクノロジーマネジメントやピープルマネジメントなどを行い、データ活用を通じてサービスの成長を支えていただきます。 【求める人物像】 事業成長を自分ごととして捉え、主体的に課題解決に取り組める方。会社のVISION・MISSIONに共感し、ユーザーの視点に立って、ユーザー価値を最優先に考えられる方。 【ポジションの魅力】 希少なドメインで自ら仮説を立て、分析・施策提案・効果検証を一気通貫で対応できること。経営層との距離が近くチャレンジングな環境です。 【開発環境】 データベースやBIツールを活用し、データドリブンな意思決定を推進します。

作業内容 飲食店向けのマーケティングや、経営コンサルティング事業を行なう企業にて、 需要予測プロダクトのPM兼データサイエンティストとして参画していただきます。 顧客企業との折衝や要件ヒアリング、PoC検証などPMとしての上流工程から、 売上予測や需要可視化のための機械学習やデータモデル構築などのデータサイエンティストとしての業務をお任せいたします。 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 ・金融系SaaSサービス運営企業向けデータ解析及び機械学習モデル活用案件 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。 -データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築評定及び改善 -機械学習モデルのパフォーマンス最適化 -プロダクト内及び社内へのAI導入

作業内容 〇要件定義と仕様設計 　∟クライアント（弊社）と密に連携し、ビジネス要件を詳細にヒアリング 　∟データウェアハウスおよびBIツールに必要な機能や性能要件を明確化 　∟要件に基づき、システムの仕様設計を行う 〇データウェアハウス（DWH）の設計・構築 　∟Google BigQueryを使用して、データウェアハウスの設計・構築を行う 　∟データモデリングやスキーマ設計を実施 　∟複数のシステムからデータを抽出・変換・ロード（ETL）するプロセスを設計・実装 　∟データのクレンジング、正規化、最適化を行い、パフォーマンスを向上 〇BIツールの設計・構築 　∟Google Looker Studioを使用して、BIツールの設計・構築を行う 　∟ダッシュボードやレポートのデザインと実装 　∟ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、データの可視化を実現 　∟定型帳票の自動出力機能を構築 〇システム統合とテスト 　∟DWHとBIツールの統合を行い、シームレスなデータフローを確立 　∟ユニットテスト、統合テスト、パフォーマンステストを実施し、システムの品質を保証 　∟バグの修正や性能チューニングを行い、システムの安定性を確保 ■プロジェクトスケジュール 2025年9月スタート、4ヶ月間（要件定義、設計、構築、テスト、運用開始までの全工程を含む）を予定しております。 同社では複数の独立したシステムにデータが分散しており、データの抽出や集計に多大な時間と労力がかかっています。 このため、業務効率の向上が強く求められています。 データの一元管理と効率的な活用を実現するために、 Google BigQueryとGoogle Looker Studioを活用したデータウェアハウスおよびBIツールの構築を計画しています。 内製化を進める中で、DWHとBIツールに関する専門知識が社内に不足していることが課題となっており、外部の専門家の協力が不可欠です。 本プロジェクトの成功には、データ分析基盤の構築経験を持つプロフェッショナルの力が必要です。

作業内容 【作業内容】 広告配信データを分析し、インサイトを導出するAI分析機能の開発を担当します。データ処理や分析ロジックの実装、AIエージェントとの統合を組み合わせたシステムの設計・実装を行います。 データ分析基盤の開発 - BigQuery、ClickHouseを用いた広告配信データの集計・加工処理 - Pythonによる分析アルゴリズムの実装 - 分析ロジックのAIエージェントへの統合 AIエージェント機能の開発 - 社内独自のAIエージェントフレームワークを用いた新機能開発 - プロンプトエンジニアリングと分析ワークフローの設計 - マルチエージェントシステムによる複雑な分析処理の実装 API・システム統合 - OpenAI API, Anthropic Claude APIとの統合 - GCP上でのサービス開発 - パフォーマンスとメンテナンスを考慮した設計・実装 【開発環境】 ・開発言語：Python（AIエージェント・データ処理）、TypeScript、Next.js、React（フロント） ・LLM統合: GPT-4, Anthropic Claude (API経由) ・データ基盤: BigQuery, ClickHouse ・インフラ：GCP、Docker

作業内容 ・データエンジニア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。 　-データ基盤の設計、構築、運用、改善 　-ETL、ELTパイプラインの開発、最適化 　-データウェアハウス、データマートの設計構築 　-データ品質の監視、改善及びデータガバナンスの推進 　-事業部門と連携したKPI設計、ダッシュボード構築 　-データ利活用促進のためのトレーニング、サポート提供 　-データを活用する新規事業、サービスの企画、構築、推進 　-新規データソースの統合、API連携の設計実装

作業内容 ・顧客のビジネス課題を解決するためWEBアプリケーション開発 ・SENSY MDを活用した案件のプロジェクトワーク ・SENSY MDに搭載されているモデルとの連携 ■詳細業務例 ・技術スタックを大幅に変更するリプレース作業 ・ビジネスサイドと協力して顧客課題のヒアリングや技術要件の確認 ・受領したデータのマネジメント（要件定義やETL） ・アウトプットをベースにした課題解決の提案 ■体制:ご担当者1名＋本ポジション 同社は、現在今までの同社プロジェクトの知見を集約した新規プロダクトを開発しております。 特に現在は小売業界（スーパーマーケット/ドラッグストア/ホームセンター）を中心に新規プロダクトを導入していただいており、 業界一位の需要予測/自動発注システムを目指しています。 今回は、開発拡大にあたり、開発スピードをあげるために、メンバーを募集しています。 具体的には、高精度の需要予測を行うWEBアプリの開発に携わっていただきます。

作業内容 -------------------------------- ※本案件は出社が求められる案件です。出社が可能かどうか事前にご確認の上お応募ください。 ※「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 ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※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】 ドクターの一生をかけたクリニックの開業支援、経営支援事業を行っています。 物件の選定、開業資金、広報戦略、経営など、開業から運営までをトータルにサポートできるスペシャリストとして、 多くのクライアントから支持を受けています。生活のインフラとなる医療というフィールドでの事業を展開しているため、 社会貢献度が高く、事業としても安定しています。また大手デベロッパーと医療モール開発に取り組むなど、 事業の規模・内容ともに拡大しており、組織の強化に積極的に注力しています。 【組織体制】 データサイエンティスト：３名 アプリケーションエンジニア（デザイナー）：７名 上記の10名体制で開発をしています。 スタンスとしてそれぞれの業務分担はありつつ、フルスタックな知見を求めているため、 デザイナーでもデータベースや開発ができる組織体制となっています。 Kaggleで金賞を３回受賞した経歴を持つデータサイエンティストなど、 優秀なエンジニアが多く在籍しています。 【業務内容】 参画後はチームメンバーとして、アルゴリズム・モデル設計・開発に従事していただきます。 また、若いエンジニアに対するPMあるいはリードエンジニアの役割も担って頂きたく 少数精鋭の環境で、技術・コミュニケーションの両面で開発をリードいただくことを期待しております。 【案件の一例】 - 大手フランチャイズ飲食店のAI売上予測の回収・新規機能提案 - 全国に多店舗展開する企業向け自社開発SaaSプロダクトのAIアルゴリズム開発リッチ戦略コンサルティング - ビックデータから、出店候補地野探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポート 【具体的な業務内容の一例】 - 顧客企業との要件定義、プロジェクト計画策定 - 顧客折衝 - 開発チーム・DSとの連携による機能改善新規機能企画 - プロジェクト進行管理、スケジュール調整 - 導入後の運用改善提案、データ活用支援 - AIモデル構築、データ構築、新規機能開発 - 営業メンバー育成、組織マネジメント - 営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携 - チームメンバーの継続的なトレーニングとスキル向上の支援

作業内容 ・データ基盤の運用および改善作業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。 - ユーザーからの依頼および問い合わせ対応 - テーブル・ビュー追加/改修作業 - データ閲覧権限管理作業 - データパイプライン運用/改修作業 - Google Cloud設定変更作業 - 技術調査/検証作業

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装 自社プロダクトにおいて、営業活動をAIで最適化するための各種モデル開発やアルゴリズム設計をご担当いただきます。 チャネル推薦や成功パターン学習、商談文書の要約・特徴抽出など、生成AI・LLM/RAGの技術を活用した複合AIモデルの構築を推進します。 ビジネスサイド・PdMと連携し、モデル設計から仮説検証、再学習の仕組み設計まで一気通貫で担っていただくポジションです。 LangChainやTransformers、Snowflake＋dbt等のモダンな技術を活用し、構造化データと生成AIを融合したプロダクト開発に関われます。 ・主な業務 - 企業・人物・ニュース・技術などのマスタ／Publicデータ基盤構築（スクレイピング、構造化、日次更新パイプライン、データクレンジング） - 接点強度・受注確度・インテントなどを統合したスコアリングモデル構築と、優先リスト自動生成 - 「なぜ・誰に・どうアプローチすべきか」を説明できるレコメンド／自然言語AIの設計・実装 - RAG基盤、営業エージェント（タスク自動化）、特徴量生成パイプラインやMLOps（再学習・監視・API化・ログ／ダッシュボード）整備 ・担当領域 データ基盤を中心にプロダクト全体の開発・設計にも関与し、「機能」ではなく「提供価値」から逆算した設計思考でプロダクトをつくる。

作業内容 【案件概要】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発を行う新規事業に参画いただきます。現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。その中でより多くのお客様が安心してデータ利用いただけるような環境を提供し続けるのがデータチームの役割です。それを支えるBIやデータ基盤の構築や、データ品質の監視体制構築、データリネージ整備等のデータインシデントやデータ品質改善を想定した基盤整理をしていく必要があり、その開発業務をお願いします。 【業務内容】 以下を中心としたデータ基盤・BI構築をお願いいたします。 ・データ品質の監視に加え、データインシデント発生時に対応できるようにするためのデータ基盤構築 ・Amazon Quick Suiteを用いた顧客のBI作成・サポート ・上記2点に関連する業務ならびに、将来的にスケールできるようにするための仕組み・ルール構築 【求める人物像】 ユーザー視点での価値提供を重視する方です。顧客が自力で分析できる環境を構築でき、データの可視化を通じて洞察を引き出せる方を求めます。分析要件を的確に理解し、実装に落とし込め、チームメンバーと連携して業務ができる方であることが重要です。 【開発環境】 最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。開発ツールや生成AIサービスとして、Github CopilotやAzure OpenAI Serviceなどを利用しています。

作業内容 【概要】 クライアントの課題解決に直結する自社プロダクトの「技術的意思決定」をリードするテックリード募集です。 アーキテクチャ設計からWebアプリ開発・運用、リリース後のログ分析によるUX・パフォーマンス改善まで、プロダクトの成長を一気通貫で推進。 AIエンジニア／データサイエンティストと連携し、アルゴリズムの価値を最大化するシステム設計・実装・基盤整備にも裁量を持って取り組めます。 技術と事業インパクトの両面で手応えを得られるポジションです。 【このポジションのミッション】 ・顧客価値に直結するアーキテクチャを設計し、品質・スピード・拡張性のバランスを最適化 ・企画〜開発〜運用までの技術的意思決定をリードし、持続的なプロダクト成長を牽引 ・AI/データサイエンスの成果をプロダクトに適切に落とし込み、安定運用できる基盤を整備 ・チームの技術力を底上げし、開発プロセスとエンジニアリングカルチャーを改善 【プロジェクト詳細】 ◎アーキテクチャ設計・技術選定 ・クライアント課題に基づくシステムアーキテクチャの設計、非機能要件（可用性、性能、セキュリティ、拡張性）の定義 ・技術選定の方針策定、PoCの推進、標準化・ベストプラクティスの整備 ◎Webアプリケーションの開発・改善・運用 ・サーバサイド／フロントエンドの機能開発、コードレビュー、品質担保 ・機能拡張・運用改善（リリース管理、CI/CD、エラーバジェットの管理） ◎リリース後の継続的改善 ・ログ収集・可観測性（Observability）設計、UX改善のための分析と施策立案 ・パフォーマンスチューニング、ボトルネック改善、キャパシティプランニング ◎AI／データサイエンス連携 ・アルゴリズムのシステム設計・実装、推論基盤・フィーチャー管理・モデル更新の仕組みづくり ・オンライン／バッチ推論の運用設計、データ品質・再現性の担保（MLOps） 【リモート勤務について】 フルリモート勤務が可能です。

作業内容 ■業務詳細 ・新規開発中のSaaSにおいて、運用・モニタリング、および詳細な利用状況の分析と改善のため、 必要な情報がログに出力されるようPythonで実装されたAPIに追加・調整するとともに分析基盤を整える ・ログの運用・モニタリングを行い、コスト・負荷・エラーの発生状況を監視する ・ログから利用状況や、データの出力状況の詳細な分析を行い、 　定期的なレポーティングに 加えて、UXからロジックにわたる課題の分析を行い、改善に繋げる ・企業や個人に紐づく情報（論文・特許・企業情報・インターネット検索・クロール購入したデータ）などの 　仕様や特性を調査するとともに、これらのデータを統合し、要件に応じた形式で切り出す 同社は、企業同士のマッチングサービスや技術動向の調査を行うリサーチサービスをSaaSとして提 供すべく、新規サービスの立ち上げを行っています。 本募集ではこのサービスにおける各種ログの収集と分析、および、企業や個人にまつわる情報の整備・統合を行う、データエンジニアを募集いたします。

作業内容 健康サービスアプリのデータ分析領域におけるデータサイエンティスト支援となります。 主な業務として以下を行なっていただく予定です。 ・利用ユーザーに関わる分析：顧客属性/商品情報/利用履歴 ・事業貢献に関わる分析：上記分析に加え、当該ユーザーのXB、解約に関わる分析 ・パーソナライズに関わる分析：機械学習を用いた高度化 ・健康サービスアプリ以外の施策に関わる分析 ＜開発環境＞ ・分析ツール：GA4/Athena(SQL) ・BigQuery

作業内容 分析チームのプロジェクトマネージャーのもとにてマーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をご担当いただきます。 　　　 ◆開発環境 ・データベース : BigQuery ・分析環境 : Colaboratory,VertexAI 等 ・言語：Python、R

作業内容 検索・レコメンドプロダクトの内容をご理解いただき，現在不足しているデータや集計項目を主体的に見つけていただき，主体的に改善業務に取り組んでいただきます。 データ整備やデータマート作成などは他チームが専門で行っている関係上，このあたりの業務については依頼するだけになるケースが多くなる想定です。 したがって，折衝周りも行っていただく想定をしています。 ※アダルトコンテンツあり ML エンジニア，データサイエンティストともにアダルトコンテンツには毎日触れることになりますのでご了承の上ご紹介ください。

作業内容 データサイエンティストとして、データ集計・データマート作成業務をお任せいたします。 ＜具体的な業務内容＞ 検索・レコメンドプロダクトの内容をご理解いただき、 現在不足しているデータや集計項目を主体的に見つけ、改善業務に取り組んでいただきます。 また、折衝周りも行っていただくことを想定をしています。 ＜開発環境＞ 開発言語：Python，SQL 開発プラットフォーム：AWS，GCP（VertexAI Workbench，BigQuery） ＜担当工程＞ 上流工程 ※施策のための準備や施策実施後のデータ集計業務となるため、 　一般的な工程では要件定義や保守運用あたりの工程になるかと思います。 ＜備考＞ アダルトコンテンツの取り扱いがございます。 ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※

作業内容 消費財メーカーのDX推進をコンサルタントと一緒に推進してもらいます。社内の散財しているデータをCRMで一元化し、データ活用、アクション策定までを予定しております。★現フェーズ要件定義下記データをCRMで一元化ECサイトWEBアクセスデータ顧客データお客様相談室のデータ会員サイトのデータ

作業内容 ・健康サービスアプリ開発におけるデータサイエンティスト支援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。 　-利用ユーザーに関わる分析 　-顧客属性、商品情報、利用履歴 　-事業貢献に関わる分析 　-上記分析に加え、当該ユーザーのXB、解約に関わる分析 ・パーソナライズに関わる分析 　-機械学習を用いた高度化 　-健康サービスアプリ以外の施策に関わる分析

作業内容 機械学習（AI）や深層学習（ディープラーニング）などを活用して、 アルゴリズムの開発やレコメンドモデルの開発を行っている企業にて、 自社独自のプロダクトや顧客に導入したシステムの膨大な量のビッグデータのデータ分析を行っていただきます。 ＜開発環境＞ 言語：Python、Go、SQL(BigQuery)、JavaScript(BQ udf、Nuxt.jsなど) フレームワーク：gin、Flask(API) データベース：BigQuery、MySQL ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：zube 情報共有ツール：slack、Confluence インフラ：GCP

作業内容 ・転職サービスにおける分析案件に携わっていただきます。 ・主に、下記の業務をご担当いただきます。 　-求職者属性毎のアクションプラン策定のための分析 　-分析をもとに意思決定を行った際に、効果が確認できるようなモニタリング環境の構築 　-事業KPIの予測モデルの構築

作業内容 ・データサイエンティスト、データアナリストとしてご参画いただきます。

作業内容 ・メディア事業関連会社に対して、 　視聴ログデータの集計分析業務に携わっていただきます。 ・データクレンジングや集計など、 　スキルに応じて作業を割り振り致します。

作業内容 ・Pythonを用いたデータサイエンティスト案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業を担当いただきます。 　‐データ処理システム開発 　‐ACRデータの加工処理 　‐データセットの分割、擬似標本を生成 　‐マッチング(BigQueryの機械学習)処理