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 ・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 ・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 ・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 ・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 ・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 【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 ・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 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 ・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 【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 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 案件名：SAS Viya移行支援 内　容：SAS9環境からSAS Viyaへの移行プロジェクトにおいて、Viya周辺の設定作業および、 　　　　SAS9で作成された資産のViya環境への移行開発を担当。

作業内容 ・転職サービスの事業成長に必要なdatamartおよびモニタリング作成業務をご担当いただきます。 ・主に下記作業を実施していただきます。 　-既存datamartの改修および規則に則ったdatamart、DWHのリニューアル 　 - Tableauを用いたダッシュボードの作成 　- 上記DWH・datamart・ダッシュボードの保守、運用 　- 問い合わせに対するデータ抽出"

作業内容 ・法人向けSaaSプロダクトにおけるデータパイプラインの設計・構築及び最適化を行っていただきます。 ・具体的には様々な外部データソースとのデータ連携のための処理の実装です。 ・データの正確性、完全性、一貫性を保証するためのデータ品質管理プロセスの設計と実装、およびデータパイプラインの健全性を監視するシステムの構築です。

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 ・PMO兼データ分析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。 - Amazon Connect に蓄積された通話データの抽出から可視化 - 呼量予測モデルの構築と運用 - シフト作成支援のための最適化アルゴリズム設計と実装 - 分析結果に基づく改善施策の提案および関係者へのレポーティング - データパイプラインの整備

作業内容 【お任せしたいこと概要】 同社は、約60のサービス、会員数3,500万人以上、月間PV数は約25億を誇る、巨大なデータを抱えるwebメガベンチャー企業で、 科学的な事業分析、予測、改善を通じた、着実・再現性のある事業成長の実現に向け、データ活用を推進されています。 同社内には、データ活用による事業貢献が見込める事業が多数存在し、社内のデータに対する需要の高まりに応えるべく、データ活用推進部が設置されています。 本ポジションでは、データ活用推進部の一員として、データマート構築〜可視化や、データ抽出／集計の業務全般をお任せします。 【想定業務】 ・データマート構築 ・データ抽出／集計 ・ダッシュボード構築 【担当工程】 ・プロジェクト進行 ・案件定義 ・基本設計 ・詳細設計 ・開発※クエリ作成/レポーティング ・保守改修 【チーム構成】 メンバー14名（男女比 10:4） 【開発環境】 ・言語：SQL、LookML ・ツール：GitHub、Slack、Confluence ・データ基盤：BigQuery ・BIツール：Looker ・開発マシン：Windows or Mac（どちらか選択） 既存メンバーの方の契約終了に伴う人員補充

作業内容 同社データサイエンスグループのグループマネージャーのフォロー役として、AIのプロフェッショナル集団をリードし、ビジネスの意思決定を支援するための社内AI戦略策定、AIソリューション開発、技術検証、提案全般を実行していただきたいです。 具体的には、 ・技術動向を踏まえ、同社の将来データ/AIビジョンを描く ・グローバル含めた社内外のステークホルダーと連携し、データサイエンティストや機械学習エンジニアを統括 ・データ分析案件を推進し、クラウドネイティブなML Pipeline構築およびアナリティクス分析業務を担当 ・データサイエンスプロジェクトの計画、管理、進捗報告 ・チームメンバーの育成と指導 をお任せします。 データサイエンス領域における案件推進を加速するため、募集に至りました。

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 同社、プロダクト開発部内のデータ分析チームにおける、データ処理・基盤構築をお任せ致します。 具体的には以下内容を、ご経験に併せてお任せする想定です。 ■業務内容 - 複数のベンダーから提供される移動体の地理空間データを評価・比較、データ調達プロセスの支援 - プロジェクトでの利用を目的とした、移動体の地理空間データ処理ソリューションの設計・開発 - スケーラブルなデータパイプラインシステムの設計・開発・維持、統合されたETLプロセスを通じて効率的なデータフローを確保 - 位置情報を含む大規模データの高速処理環境の設計、構築、および改善 - 上記に関するドキュメントの作成 【組織体制】 PM：1名 PL：1名 メンバー：3～4名 同社は、位置情報ビッグデータのAI解析によって位置情報技術の社会実装を目指す大学発ベンチャーです。 現在、官民問わず様々なデータ分析～可視化の依頼を受ける中で、扱うデータ自体の取り扱い量も増えている状況です。 一方で、データ分析を行う上での加工等の前処理が追い付いておらず、効率的なオペレーションが組み切れておらず 案件を進めていく上で歩留まりが発生してします。 コンサルタントや、データサイエンティスト等 同社内の各ステークホルダーと連携しながら、全体を見据えたデータ処理・分析を推進いただける即戦力の方を探しています。

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 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 ・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 ■業務内容 アフィリエイト型ECモール事業内で発生する、 ・出店者向けの購買関連データ分析 ・モール事業者としてのマーケ施策効果分析 ・ユーザー問い合わせ調査やログ調査 をお任せします。 ユーザー規模1,000万人以上のDBとなっているため、 Snowflakeでのデータストリーム構築とTableauでのBI化を行っていただきたいです。 具体的には、以下の内容を想定しています ・TableauReaderの運用・管理 ・Tableauビューを作成、活用したデータ分析および簡易ダッシュボード構築 ・SQLによるデータ抽出（主に、Snowflake） ・Snowflakeを利用したデータ分析、テーブル管理 　└Snowflake上での効率的なデータモデルの設計 　└Snowflakeのクエリパフォーマンスの改善 ・上記テーブルを接続し、個別にデータマートを構築、Tableaucloudでのパブリッシュ ■PJT体制 リーダー：１名 メンバー：2名←こちらに加わっていただきます ■同社について 大手企業を中心に、エンド直請けで Webマーケティングの上流から下流までを一貫して伴走支援されているマーケティングエージェンシー様です ■募集背景・課題 現在、大手通信キャリア内の事業部横断マーケティング推進チームにマーケティングコンサルとして同社が参画されています。 広告代理店の選定や運用方針の策定ルールが統一化されていない等、広告効果の最大化に様々課題がある中で アフィリエイト型ECモール事業において、 大量のDBを適切に分析・可視化・運用ができていない状況が発生しています。 Snowflakeを使ったデータベース設計・分析／Tableauの可視化に関して経験がある即戦力の方を探しています。

作業内容 ・暗号資産やブロックチェーンに関するサービスのグロースに向け、 　意思決定をサポートするデータの分析に携わっていただきます。 ・具体的には以下の作業をお任せいたします。 　-定量分析に基づく課題の特定 　-サービス改善・営業・マーケティング施策等の提案 　-分析結果を基にステークホルダーと協議 　-事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援

作業内容 ・大手グルメサービスにおいて企画や他開発チームと連携しながら検索基盤の構築/運用をお任せいたします。 　-大規模かつ高トラフィックなシステムにおいて、基本的な検索機能構築以外にベクトル検索などの導入や検索基盤自体の刷新なども想定しております。

作業内容 ・シェアリングサービスにて、IoTデバイス関連及びその他周辺ソフトウェアプロダクトの設計・開発を行っている部署に携わっていただきます。 ・主に以下の作業を想定しております。 　-データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計 　-Airflow, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築 　-アプリやIoTからのログ収集やその設計 　-BIツールやデータ出力機能などの開発・運用 　-データガバナンスのポリシー設計、実装 　-社内のデータ利用状況の定量・定性分析と改善策の提案

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- 【企業概要】 創業以来長年にわたり、データによる課題解決をテーマに、ビッグデータの収集、データ基盤の構築、データビジュアライゼーション、 AIや統計学を活用した分析機能まで一連の実装を行っています。膨大なデータを整理することで、目まぐるしく変化するグローバルの事象を可視化し、 更にはその先の未来を予測することで、人々、組織、そして社会の意思決定を支援することをミッションとしています。 【お任せしたいこと】 データ分析基盤構築 ・データ基盤要件定義、設計・開発・運用・運用支援 ・クラウドをベースとしたアーキテクチャ設計・実装 ・データパイプライン設計、構築（運用設計、データ整形処理開発、データマート作成など） ・パフォーマンスチューニング ・データガバナンス整備 ・データガバナンス現状整理、要件定義(データ生成プロセス調査、あるべきデータガバナンス体制の策定など) ・データガバナンス整備支援(組織の役割定義、運用ルール策定、権限設定整備など) 顧客提案活動 ・要望のヒアリング ・提案書や見積もりの作成 社内組織運営 ・新技術の調査と検証 ・若手社員の育成(社内勉強会の開催など) ■将来的にお任せしたいこと ・新規事業の企画、開発 ・チームや部門のマネジメント ・対外的な情報発信(技術ブログの執筆やセミナー講師など) ■当社現状と募集背景 当社は現在、データ分析基盤の構築サービスおよびデータガバナンス整備サービスを本格的に立ち上げるフェーズにあります。 これに伴い、今後の事業拡大とクライアントへの価値提供を加速させるため、データエンジニアリング領域において優れた技術力とリーダーシップを発揮できる人材を募集しています。 これからの成長を担うデータエンジニアリングの中核メンバーを迎え入れ、リーダーシップを発揮していただける方を求めています。 あなたには、チームを牽引しながら、クライアントのビジネス価値を最大化するためのデータ基盤構築と運用に取り組んでいただきます。 新しい挑戦をし、ダイナミックに成長する環境で自己成長を遂げながら、共に事業をリードしていける方をお待ちしています。 【その他】 ・参画時期：即日 ・稼働頻度：週5 ・稼働時間：フレックスタイム制 　　　　　　コアタイム: 有　10:00～15:00 　　　　　　標準的な勤務時間帯: 9:00～17:45 ・稼働場所：「虎ノ門」駅 徒歩3分 ・PC貸与：（OS）：確認中 ・ツール：確認中 ・面談回数：2回

作業内容 ■弊社事業について ▼主要事業 誰もが自分らしい働き方を叶えられるよう、 WEBデザインやWEBマーケティングなどのクリエイティブスキルレッスンやコーチングプログラム、 仕事機会を提供し、 これまでに累計7万人以上に受講いただいています。 2021年には、理想のキャリアや人生の実現のために不可欠なお金の知識の獲得を目指すサービスの展開を始めました。 ▼循環型キャリアプラットフォーム 当社運営のスクールは学んで終わりのスクールではありません。 キャリアの機会をシームレスに提供していく事で、働くことでまた学びが生まれる、 そんな「学ぶ」と「働く」が循環するキャリアプラットフォームを目指しています。 ▼成長可能性と組織 当社は女性のキャリア課題だけでなく、様々な不均衡の変革に挑戦していきます。 これから展開する事業に性別や年齢、国籍、テーマの垣根は無く、だからこそ組織のダイバーシティを大切にしています。 ▼伴走するプロダクト 理想のキャリアや生き方を叶えるためには、ユーザー自身の意思と努力が必要です。 自ら踏み出す意思さえある人に対しては、テクノロジーとコミュニティによって、一人ひとりに伴走する学習体験を提供していきます。 ■仕事の魅力 ・ データを活用して意思決定をする文化が醸成されており、データを正しく理解し活かすために工数をかけることが可能です。 ・事業メンバーとの距離も近く気軽に相談、確認できる環境にあります。 ■業務内容詳細 1.事業部内でのLightdash活用における分析精度低下改善。 →仮説を立てて分析をしていくなど。提案型でご支援いただきたい。 2.体験レッスンなどの動画や音声データを蓄積し利活用。 3.弊社の学習コンテンツを活用するユーザーに適切なキャリア提案のためのデータ分析。 ■データチームの開発環境 ・データ基盤 ： BigQuery ・データソース ： Google Analytics4 / KARTE等 ・データパイプライン ： dbt / Fivetran ・BIツール ： Looker/Lightdash

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