データサイエンティスト × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 49ページ目

作業内容 ■案　件：【データアナリスト】大手エンタメ事業　サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析 ■内　容： ・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析 ・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施 ・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する ・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等) ※海外とのやり取りが発生するため英語の読み書きが頻出します(担当業務によっては英会話の必要性も有り) ＜業務詳細＞ ・分析基盤整備 　└ダッシュボードの作成（KPIツリー、目的別ボード） 　└ユーザー行動の可視化（推移、利用特性） 　└分析基盤整備の推進（データ取得の推進、課題点洗い出し） ・分析 　└データを用いた仮説検証（機能、UI改善、施策） 　└ユーザー行動（数値化、可視化、セグメント分類） 　└効果検証（広告、キャンペーン、メールマガジン等） 　└得られたデータを元にしたインサイトの提供

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 同社は総合化学メーカーとして、ペットボトルの原料であるPETペレットやポリエチレン、 ポリプロピレンの触媒など日常品の様々な原材料を市場に供給して事業展開をしています。 そのような同社にて、マーケティング戦略検討および実行を行っていただきます。 現状はトライアルでいくつかの部門で活用していますが、これをどんどん拡大させていく予定です。 その中で、リソースもスキルも社内では不足しています。 実際のマーケティング戦略検討～実行についても手を動かしながら、それだけにとどまらずに、 ユーザーである社員が利用することができるようにドキュメント作成やレクチャー、 現場とのコミュニケーションなども行っていただきます。 現状のメンバーだけではそのような上流部分の対応は難しいため、リードしていただくことも期待しています。 また、ご面談の際は、これまでの実績が分かる資料などがあればなお良いです。 ※提出が必須ではなく、画面への映写や口頭での具体的なご説明でも大丈夫です。 稼働時間については、平日日中帯であれば柔軟にご対応可能です。 工数についても、週3～5日の範囲でご都合に合わせてご対応可能です。 ■募集背景・課題 現状はトライアルでいくつかの部門で活用していますが、これをどんどん拡大させていく予定です。 その中で、リソースもスキルも社内では不足している状態です。 現状のメンバーだけでは、上流部分の対応も難しいため、リードしていただくことも期待しています。

作業内容 主に全国の顧客(主に製造業)から要望があるAI・データ利活用の課題に対し、提案～分析のリードをお任せします。 デジタル技術や先進手法を用いて、顧客データの利活用や分析手法の検討を行っていただき、そのマネジメントも担っていただきます。 また、ご希望/ご経験によりAI導入支援/企画、PoC/フィジビリティ検証、AIを推進するための組織づくりコンサルティングやAIの人材育成などクライアントのAI取り組みレベルに応じた様々なサービスメニューの提供に携わっていただきます。 ＜業務内容例＞ ・データ分析PoCのプロジェクト ・推論モデルの作成・実装・分析報告書の作成 ・データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 ・数理統計や機械学習を用いた分析 ・Python, R, SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装(データ前処理および後処理を含む) ・BIツールでのダッシュボード開発 ・レポーティング、プレゼンテーション ＜役割＞ ・PJ受注前：プリセールス（プロジェクト受注に向けた営業支援)　※未経験可 ・PJ受注後：プロジェクトリーダー ＜プロジェクト例＞ ・自動車メーカー：物件検出：車載カメラ動画からの車両識別、構造物識別 ・通信事業：位置情報分析：旅行者の行動パターン分析、可視化 ・建設会社：予測 識別 分類：建造物外壁劣化度診断 ・プラントメーカー：自動化 予測：鉄鋼プラントや環境プラントの遠隔自動操業や設備診断 ・損害保険会社：識別 予測：車載カメラ動画からの事故要因識別、顧客エンゲージメント分析 ＜ポジション・役割＞ ・データサイエンティスト/データアナリスト/プロジェクトリーダー ＜工程＞ 調査・分析 ＜備考＞ フルリモート

作業内容 マーケティング領域における統計学を用いたデータ分析（相関分析・回帰分析・因果分析等）をメインミッションとして、要件整理、データ分析、施策提案といったプロセスをビジネスメンバーと一緒に取り組み、事業部の主要KPI策定とモニタリング、施策改善提案を行っていただきます。 【具体的には】 ・統計分析を活用したマーケティング施策の改善、PDCAサイクルの構築（効果検証・要因分析・効果予測） ※施策の企画・実行に関してはマーケティング組織が行います ・ユーザーの問い合わせ傾向の分析 ・クライアントの解約率低減のための施策提案 ・新規クライアント開拓のためのターゲティング戦略 ・統計分析を活用した事業部の主要KPI策定とモニタリング支援 ・中長期的な事業計画における主要KPI策定支援 まずは同社運営事業の中で売り上げ規模が最も大きい不動産事業からご担当いただき、その後段階的に他部署もご依頼する予定です。 【組織体制】 所属：開発ユニットのデータ分析基盤チーム 人数：社員4名 その他チーム構成： ・インフラチーム：2名 ・クリエイティブチーム：2名＋委託 ・ディレクターチーム：3名＋委託 同社では、住まい・求人・自動車などライフイベント領域における最良な意思決定をサポートするインターネットメディアを運営しています。そんな同社の事業成長を促進するためにはマーケティング領域でのデータ利活用が非常に重要な役割を担います。 現状、同社のデータ分析チームは社員4名で運営していますが、より高度なデータ分析に対してアドバイスしていただける方を募集しています。 今後は、マーケティング施策だけでなく事業の中長期的なプロダクト戦略を導き出していくことにもデータの活用を考えています。

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 新プロダクトの本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチをバックエンドエンジニアとして担当していただきます。 [具体的な業務] 　- プロダクトマネージャとの仕様策定、設計 　- 各種AWSサービスをフル活用したアーキテクチャ設計 　- 設計したシステムの実装と運用 　- 各種インフラ運用の自動化/ChatOps化 ＜利用技術＞ - TypeScript - NestJS - Prisma - Apollo Server - axios - fp-ts - newtype-ts - AWS サービス - ECS (Fargate) - Aurora - Cognito - AppSync (GraphQL) - Lamdba- Terraform ※ 立ち上げフェーズの利用技術であるため、今後増える可能性があります。 ＜周辺ツール＞ - Github - Google Suite - Slack - Zoom - esa - figma　など [開発プロセス] 各チームにはスクラムマスタが1人以上おり、スクラムベースでの開発を進め、常にプロダクト、プロセス、チームなどの改善を行いながら柔軟な開発を進めております。

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 ■概要： 大手製造業の製造技術部門内に立ち上がっているITチームに対して データ分析の知見をもとにご支援を頂きたいです。 ■あるべき姿 【中長期】 省人化・合理化ができている状態 例1：製品の異常検知・外観検査 例2：生産ラインの異常検知 例3：この数値ならこう分析できるのでこう設定をしておくと、このように生産性が上がるので1人減らせる。 例4：オペレーターの勘やコツ、経験をデータ化、分析した結果何かしらが合理化できている。 【1年後】 何にどうお金をかけたらどのような利益が生まれるかを自社内で判断できる状態 データの集め方・分析の仕方の知見やノウハウが蓄積されている状態 ■お任せしたい業務想定 ・分析業務 ・適切なデータのとり方のレクチャー（ハード・ソフト） ・省人化・合理化につなげる為のフローを検討・提案をいただける。 ・費用対効果についての検討・提案をいただける。 ・プロジェクトメンバーの育成の経験 ■募集背景 2年程前より、同社にてAI推進チームが発足。 省人化・合理化を目的としており、手段の1つとしてAIを位置付けています。 発足当初は何も分からない状態であった為、全体構想を描いていくプロセスが必要だったが、 徐々にAIについての知見が内製化されてきました。 （画像解析の作業などは一部社内でもできるようになってきている） 現状15件程の案件が走っており、具体のフローを検討していくフェーズに入っています。 今後構想面に加え、具体的な案件の進め方、手段を検討をしていく必要があります。 ■課題 ・IT知見の不足 ┗データの解析 ┗機器の選定（カメラ・センサー・照明等） ┗データの集め方・取り方（どのデータを取ったらいいか・上手くデータをとるにはどうしたらいいか） ・省人化・合理化に繋がるかどうかの判断が難しい ┗機材やソフト、人的コストに対しての費用対効果 ┗AIは省人化・合理化の手段の１つなので、世の中にどのような課題解決策があるかが分からない

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 ・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 　-異常検知ツールによるデータ異常の検知自動化やそれに基づくインサイト提供 　-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 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 ■業務内容 　　　　Pythonを用いて、ESG/SDGs特化のSaaS型データバンクを含む当社の 　　　　各種プロダクト開発を行って頂きます。具体的には、独立変数の 　　　　カスタマイズ可能なスコアリング方法の探索と実行、データ分析を利用した 　　　　評価機関のモデルのリバースエンジニアリング、欠損値補完の業務などを 　　　　行っていただく予定です。 　　　　自社開発プロダクトである非財務データバンク「TERRAST β」 　　　　「TERRAST for Enterprise β」の顧客が増加し事業拡大中。顧客の課題や 　　　　業務フローを精緻に理解し、より顧客のニーズに合う形にスピード感を持って 　　　　アップデートしていく必要があります。社内開発体制を整え、攻め・守りの 　　　　バランスが良いチームにすべく、Pythonエンジニアを募集しています！ ■仕事のやりがい・魅力 　　　　・SDGs×データサイエンスというブルーオーシャン領域において、 　　　　　リードするポジショニングのため今後の事業成長が高く見込めます 　　　　・0→1のサービス開発が大好きな、スピーディーかつ安定的な開発が 　　　　　出来る方を探しています 　　　　・裁量権を持って自社プロダクトの設計や実装に関わりたい方におすすめです。 　　　　・コンサル、金融機関、アカデミア、公共機関、スタートアップなど様々な 　　　　　バックグラウンドを持つメンバーが集まっておりますが、グローバルな視点で 　　　　　社会を良くしながら仕事をしたいという志のあるメンバーが集まっています

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 ■背景■ クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル（移動平均ベース）から機械学習を活用したモデル（LightGBM）で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況■やること■ 3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。 ■働き方■ ・リモートでモデル改善、週1つ（木曜16-17時）の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく -不明点等は適宜slackや（イレギュラー的に）meetsで相談しながら解消する■体制■ アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名■営業コメント■ 時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。■その他■ 期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます

作業内容 ■背景■ 食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。 ■課題一例■ ・商品IDが分析観点で作られていない ・年末やGW等に特殊な動きがある ⇒変動が多い時期に予測しきれていない 等 ■やること■ 前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

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 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,コンサルティング,その他 【概要】 累計14億円を超える資金調達を行う、不動産市場を代表するテック企業です。 大手不動産業経験者と、有名IT企業出身のウェブエンジニア、データサイエンティストが中心となって活躍しています。 弊社では顧客・業界からのニーズや与えうるインパクトの大きさに合わせて複数の自社プロダクトを開発・展開しています。 これらの複数プロダクトはひとつの大きなプロダクトを形成しており、大きな価値を生むためにはこれら複数プロダクトが連携し合うことが不可欠です。 これを実現するため、プロダクト間の連携を見越した設計および構築、ロードマップ策定を担える新たなメンバーを募集する運びとなりました。 【業務内容】 構想の実現に向けて、主に以下の技術issueを解決頂く想定です。 ・プロダクト間でのリアルタイムデータ連携を実現する技術設計 ・不動産ドメイン知識をデータベース構築へ反映するモデリングと運用 ・複数プロダクトが依存関係少なくリリースできるデプロイプロセス・システムの構築 ・仮説検証を並行して高速で立ち上げるプロダクト開発

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 AIを活用してクライアントの課題解決を測る上で、データサイエンティストとしてご稼働頂く案件です。 データサイエンティストのリソースが不足している現状があるため、ご協力いただける方を探しています。

作業内容 科学・介護医療総合商社にてECサイトのデータをMicroStraregyを用いて可用性を高めて頂く業務です。 EC運営部署、総務、営業と直接現場の声を聞きながら、データの可視化を要件定義から開発までお願いします。 社内にMicroStrategyに精通した人材が不足している為、教育担当も兼ねてご担当頂きます。

作業内容 【概要】 ・ビルの空調等を管理していくためのIoTプロダクトの設計開発プロジェクト ・スタートアップ企業様社内での自社案件 ・国内におけるエネルギー活用を見直せるシステム ・大手企業様への導入も進みハードウェア＆ソフトウェアの機能改善も日夜進んでいる 【業務内容】 ・設置場所の最適な自動制御の設定を決定するためのアルゴリズムを取る ・省エネについての専門家の方と一緒に考えてサービスに反映 ・効果測定＆レポートの抽出

作業内容 【募集背景】 ・今回のエンド様がAI活用やデータ解析技術を進められており、 自社製品や 社内のデータ分析ができる方が現在不足している為、今回業務委託にて募集をしております。 【業務概要】 ・今回のエンド様がAIを用いた自社の製品に取り入れたり、社内DX等を進められており、 データサイエンティストとして参画をして頂きます。 ・業務内容としては自社製品へのAI組み込みや、データ分析などを行っていただきます。 ※エンド様とNDAの締結ができていないので、具体的な記載は控えさせて頂きます。 ◆主な開発環境 ・言語：Python ・DB：SQL ・クラウド：AWS/Azure 【参画のメリット】 ・大手の企業様になりますので、大規模なシステムに携わることが可能でございます。 ・フルリモート案件になりますので、リラックスした状態での勤務が可能でございます。 【エントリー後の流れ】 ①元請で事前面談をさせて頂き、スキルやコミュニケーション部分が問題なければエンド様にご提案をさせて頂きます。 ②エンド様の方で書類選考をして頂き、技術者様のスキルに合わせたプロジェクトで 選考を進めて行きます。 ③エンド様の方で決めて頂いたポジションにてオファーを頂きましたら、エンド様から業務内容やポジションのご説明を技術者に行っていただきます。

作業内容 【概要】 ・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析 (中期でLLMモデルが必要と想定している） ・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価 【ポジション】 ・データサイエンティスト ・データエンジニア

作業内容 【概要】 ・位置情報データとクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発 ・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発 ・アルゴリズムのメンテナンス ・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営 【開発環境】 ・言語: Python, JavaScript, SQL ・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

作業内容 【案件概要】 自動車企業向けにPythonにてログデータを利用した予測モデルシステムを構築する。 【作業内容】 機械学習のために、Pythonにてログデータの加工を実施する。さらに作成済の機械学習モデルに対してデータを投入し、予測結果を別システムへ移送する。 【補足】 チーム内に、AWSサービス担当者とデータサイエンティストはアサイン済となります。 そのため本募集はデータエンジニアリング担当となります。 宇都宮のお客様オフィス出勤時には、交通費(新幹線代含む)は実費精算となります。

作業内容 ・マルチモーダルLLMを活用することで、社内に膨大に存在する図面情報のデータ抽出を実施 ・製造業メーカー様におけるCADのような複雑な図面データをみて、処理データの最適化を実施していく ・クライアント内のコンサルと一緒になってAI活用を推進していくマルチモーダルLLMを実用していくこと進めていただくポジション ・8月のPoCから参画想定 ・ベストプラクティスに向けて実際のデータを見ながら最適なクレンジング手法、読み取りロジックを検討していく ・機械学習やデータサイエンティストとして分析やデータ加工をするだけではなく、ユーザーが何をしたいのかというシーズの掘り起こしや具体化された課題をどのようにシステマチックにアプローチしていくことに関わることのできる新規プロジェクト

作業内容 【PJ内容】 会社全体でAI化の取り組みを行っており、 生成AIか予測AIに関して詳しいメンバーを探している 【主な支援内容】 生成AI関連の業務や データサイエンティストとしての業務経験が必要とされる 【ポジション】データサイエンティスト

作業内容 AIを活用したPoC推進。 データサイエンティスト（時系列データ分析）を募集。

作業内容 ・プロジェクト全体の推進（PM） ・受講カリキュラムの作成、講師スライド作成、 試験問題作成 ・講義の実施