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 | 5ページ目

作業内容 業務内容 ■ 期待するミッション 顧客・ビジネスサイドと技術サイド（エンジニア・データサイエンティスト）の懸け橋となり、プロダクト戦略の策定から要件定義、開発推進までを主体的に牽引し、自社AIプラットフォームの価値最大化に貢献していただくことを期待しています。 ■ 業務内容・担当工程 【プロダクト戦略およびロードマップ策定】 顧客課題や市場ニーズを踏まえたプロダクト戦略、ロードマップ、AI活用ユースケースの策定を行います。 【要件定義およびプロトタイプ開発推進】 ビジネス要件を技術要件へ落とし込み、機能要件・優先順位・開発スケジュールを整理し、プロトタイプ開発を推進します。 【開発推進および継続的改善】 アジャイルなAI駆動開発の推進、ステークホルダー調整、リリース後の効果測定・継続的なプロダクト改善を担当します。 ■ 働き方 ・ 稼働量：週5日 ・ リモート稼働：一部リモート ・ フレックス稼働：可能 関わるサービス・プロダクト ■ 企業について IT業界での成長を目指す企業で、特にデータサイエンスやデジタルトランスフォーメーション領域に注力しています。最新の技術を駆使し、クライアントのニーズに応えるプロダクトを展開しています。 ■ プロダクトについて 生成AI・LLMやデータサイエンスを活用した自社AIプラットフォームを提供しています。顧客の意思決定プロセスに組み込まれるプロダクトの構築を通じて、迅速かつ高度なソリューションを実現しています。 ■ 募集背景 自社AIプラットフォームの機能拡充およびビジネス拡大に伴い、生成AI・LLMを活用したプロダクト企画・開発をリードできる即戦力のシニアプロダクトマネージャーを募集します。

作業内容 ・CXコンサルティング部門における報告書や企画書等のノウハウを蓄積するAIツールの構築および実装作業に携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しています。 　-報告書および企画書データを活用したAIモデルの学習およびナレッジ蓄積 　-PoCフェーズから実装フェーズへの移行および機能設計 　-ナレッジAIのツール化およびシステム実装、検証

作業内容 ・線路設備課において、現在、紙や手書きで管理されている図面データや現場の書き込み情報を、自動でスキャン、解析、データ化するためのシステムやスクリプトの開発を担当いただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-図面スキャンデータの画像処理および補正 　-スキャンされた過去図面の傾き補正、ノイズ除去、線画の強調など、データ解析しやすくするための画像前処理 　-データ構造化とデータベース格納の検討 　-抽出した図面情報や手書きデータを、後から検索しやすいようにインデックス化し、扱いやすいデータ形式に整理および集約

作業内容 ・大手電力企業におけるMicrosoft365 Copilotの定着と活用促進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。 - Teamsでの情報発信・コミュニティ運営(PMロール) - ハンズオン研修の企画・実施

作業内容 【募集背景】 大手HR事業におけるデータ分析および活用を強化するため、データマネジメント体制を拡充する目的で募集しております。 【作業内容】 HR系クライアントのデータマネジメント部署において、データマートの開発業務を担当いただきます。具体的には、分析用データ基盤およびワークフローの開発・保守運用、データマートの開発・保守運用、データに関わる各種調査などを実施していただきます。データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきつつ、データ要件の定義や必要に応じた調査業務も一部お任せいたします。 【求める人物像】 自らドメイン知識などの情報収集を行い、主体的にデータエンジニアとしての業務を推進できる方を求めております。また、周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理し、解決に導くスタンスをお持ちの方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大手HR事業のデータ分析・活用プロジェクトに参画し、クラウドDWHや最新のデータ基盤技術を用いたデータマート開発に携わることができます。多様なデータソースを扱う環境で、大量データのハンドリングやワークフロー構築を通じて、データエンジニアとしての専門性を高めることができるポジションです。 【開発環境】 インフラはAzureをメインに、AWSやGoogle Cloudを利用しております。データベースとしてAzure Databricks、Amazon Redshift、BigQueryを使用し、ワークフローにはAirflowおよびdbtを採用しております。コミュニケーションにはOutlook、Teams、Slack、Backlogを利用しております。

作業内容 【募集背景】 電力/エネルギー関連業務においてデータ連携基盤の安定稼働と継続的な機能拡張を行うため、データ連携（ETL/EAI）開発および運用保守を担う人材を募集しております。 【作業内容】 電力/エネルギー関連データを対象としたデータ連携基盤の運用保守をご担当いただきます。具体的には、ETL/EAIツールを用いたデータ連携処理の開発・改修、SQLを用いたデータ抽出やクエリの作成、構成管理ツールによるソースやモジュールの管理、タスク管理ツールを用いた二次対応およびナレッジの整理・共有、ジョブ管理ツールを用いた定常運用オペレーションなどを実施いただきます。また、電力/エネルギー領域特有の業務処理に関する知識を活かしながら、データ基盤との連携作業にも関わっていただきます。 【求める人物像】 データ連携や運用保守業務に主体的に取り組み、関係者と積極的にコミュニケーションを取りながら円滑に作業を進めていただける方を求めております。新しいツールやクラウドデータ基盤の知識習得にも前向きに取り組める方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 電力/エネルギーという社会インフラに直結する領域において、データ連携基盤の中核を担う運用保守業務に携わることができます。ETL/EAIツールやジョブ管理ツールなどの運用スキルに加え、クラウド型データウェアハウスとの連携知識を習得・強化できる環境です。長期的なプロジェクトで腰を据えて経験を積むことができます。 【開発環境】 ETL/EAIツール（ASTERIA Warp等）、SQLを用いたデータベース、SVNまたはGitによる構成管理、Backlogによるタスク・情報管理、Senjuなどのジョブ管理ツール、Snowflakeなどクラウド型データウェアハウスとの連携環境を利用しております。

作業内容 ・IT業界向けLLMソリューション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。 -LLMを活用した本番環境対応のAIアプリケーション構築およびデプロイ -高度な対話管理システムやマルチエージェントシステムの設計 -RAGシステムとベクトル検索ソリューション実装による知識検索の最適化 -プロンプトエンジニアリングやモデル選択・最適化の適用 -APIやマイクロサービス開発、保守および既存データパイプラインとの統合 -MCPアーキテクチャ原則に基づくスケーラブルなAIアーキテクチャ構築

作業内容 【募集背景】 専任データエンジニアとして、急成長するサービスのデータ基盤を強化するための増員となります。事業成長に伴いデータ量や利用者が増加しており、ゼロから設計に関与しながら今後のデータ活用を支える体制を整えていただきます。 【作業内容】 データ活用ニーズの整理から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守までデータエンジニアリング領域を一気通貫でご担当いただきます。具体的には、収集データの仕様策定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築、非機能要件を踏まえたデータ基盤設計・実装を行っていただきます。また、各部署のニーズを踏まえたBIダッシュボード設計・構築や一部分析業務、モニタリング・アラート設計などの運用・監視基盤整備、機械学習活用に向けた特徴量基盤やデータパイプラインの設計も担っていただきます。 【求める人物像】 サービスのミッションや価値観に共感し、データを通じて事業成長に貢献したい方を求めています。変化の大きい環境でも主体的に課題を見つけ、関係者と協働しながら改善を進めていける方、自ら手を動かしつつ技術的な挑戦を楽しめる方にフィットする環境です。 【ポジションの魅力】 大規模なリアル購買データや行動データなど多様なデータセットを扱いながら、データ基盤の設計から運用まで裁量高く関わることができます。データ活用が文化として根付いた組織の中で、構築した基盤が迅速に意思決定へ反映される実感を得られます。CTO直下の体制で技術選定や投資判断にも関与でき、将来的なデータ組織のリードやML基盤・データプラットフォーム領域へのキャリアパスも描きやすいポジションです。 【開発環境】 BigQuery、Dataform、Spanner を中心としたデータ基盤上で、Cloud Monitoring、Cloud Logging による監視・運用を行います。Terraform、GitHub Actions を用いたIaCとCI/CD環境が整備されており、GitHub、Slack、Notion などのツールと組み合わせて開発を進めていきます。BIには Looker Studio やスプレッドシートなどを活用しています。

作業内容 【募集背景】 水処理分野のR&DにおけるAI活用を通じて、水不足問題をはじめとする社会インフラの課題解決に取り組むためのマテリアルズ・インフォマティクス人材を募集しています。 【作業内容】 水処理分野のR&DにおけるAI活用の技術的支援および体制作りを行っていただきます。現場や事業部門との対話を通じて曖昧なニーズを研究開発テーマとして具体化し、目標値・スケジュール・成果物を定義していただきます。実験担当者と連携しながら、機械学習やデータサイエンスを活用して仮説検証サイクルを推進し、進捗や論点を適宜関係者へ共有し意思決定を支援していただきます。さらに、学会や論文、セミナーなどから最新の機械学習・AI技術の動向を収集・調査し、実務へ実装していただきます。 【求める人物像】 自ら課題を発見し主体的に行動できる方、変化や不確実性を前向きに捉え柔軟に対応できる方を求めています。専門や立場の異なるメンバーや相手先と対話し協働できる方、新たな技術やドメイン知識を積極的に吸収し学び続ける姿勢をお持ちの方にマッチする環境です。 【ポジションの魅力】 社会インフラの研究開発にAI技術を導入することで、業界に変革を起こし社会インフラの問題解決に直接貢献できるポジションです。業界のR&D部門長と直接議論しながらAI技術の適用テーマを企画・選定でき、ケミカル系、バイオ系、など幅広い技術分野から課題解決に挑戦できます。共同プロジェクトを通じて通常は入手が難しい研究データにアクセスでき、研究予算も確保されているため、革新的な研究開発に集中できる環境が整っています。独立した企業として対等なパートナーシップのもとで共同研究・共同開発を推進しているため、自律性の高い働き方が可能です。 【開発環境】 Pythonを中心とした機械学習・データサイエンス環境を用い、必要に応じてクラウドサービスやデータベースを活用した分析基盤上で研究開発を行います。

作業内容 【募集背景】 リサーチ関連会社におけるデータ利活用基盤およびシステム基盤の強化・拡張のための開発体制を強化する目的で募集しております。 【作業内容】 パソコンやスマートフォンのWebサイト接触ログ、アプリ利用ログ、TV視聴ログなどの各種ログデータを対象に、抽出・クレンジング・集計処理を行うシステムの開発を担当していただきます。基本設計から本番環境への移行・導入、その後の運用・保守まで一連の工程をご担当いただきます。バッチ処理やデータ処理系の仕組みを中心に、安定したデータ利活用基盤を構築していただきます。 【求める人物像】 チーム内でのコミュニケーションを大切にしながら、自律的に作業を進められる方を求めております。不明点をそのままにせず、自ら確認や相談を行い、責任感を持って慎重に作業に取り組める方が望ましいです。ドキュメント作成や情報共有を丁寧に行い、周囲と連携しながら品質向上に貢献していただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 多様なログデータを扱いながら、データ利活用基盤の構築から運用・保守まで一貫して携わることができるため、データエンジニアリングやバッチ処理基盤の知見を広く深く身につけることができます。DWHやクラウドサービス、BIツールなどの技術に触れる機会も多く、データ活用領域でのスキルアップが期待できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびSQLを用いたバッチ処理・データ処理系システム開発環境をベースに、Linux環境上での開発・運用を行います。Snowflakeやその他DWH製品、AWS各種サービス、Git、Tableau、Confluence、JIRAなどのツールを利用する可能性があります。

作業内容 【募集背景】 データドリブンな組織への変革を加速するため、データ基盤の高度化と運用体制の強化を目的としてデータエンジニアリングチームを拡充する募集です。 【作業内容】 ・行動ログを中心としたデータ基盤の構築・運用およびアーキテクチャ設計を行います。 ・Snowflake を活用したデータ分析基盤の開発・運用を行います。 ・各種システムから Snowflake へのデータ同期パイプラインの設計・実装・改善を行います。 ・dbt を用いたデータ変換・モデリングおよびスキーマ設計を行います。 ・Dagster などのオーケストレーションツールを用いたワークフロー構築とスケジューリングを行います。 ・BIツールやセマンティックレイヤー、Text2SQL システムの運用・改善を通じてデータの民主化を推進します。 ・データオブザーバビリティの実装やデータ品質監視・アラート設計により、データ品質と信頼性の向上を図ります。 ・AI/MLチームと連携し、推薦システムや検索基盤向けのデータ提供や活用最大化を支援します。 ・社内開発プロジェクトへの技術サポートやベストプラクティス共有などを通じ、開発生産性の向上に貢献します。 【求める人物像】 ・プロダクトのミッションに共感し、データの力で組織をより良くしていくことに意欲的な方を求めています。 ・プログラミングとインフラの両面に興味を持ち、中長期的な運用負荷や拡張性を考慮してシステム設計ができる方を想定しています。 ・複雑な課題に対して主体的にオーナーシップを取り、チームを巻き込みながら解決に導ける方を歓迎いたします。 ・生成AIなど新しい技術を積極的に取り入れ、開発効率や品質向上に活かせる方を求めています。 【ポジションの魅力】 ・大規模なユーザー基盤と膨大なコンテンツを持つプラットフォームにおいて、データ基盤の設計・開発・運用をリードできるポジションです。 ・Snowflake、dbt、Dagster などのモダンデータスタックを活用し、生成AI時代のデータ基盤構築に取り組むことができます。 ・技術選定やアーキテクチャ設計に大きな裁量があり、全社の意思決定やプロダクト開発の質に直接影響を与えることができます。 ・技術的負債の解消や技術戦略立案、メンバー育成などを通じて、チーム全体の技術力向上に寄与できる環境です。 【開発環境】 ・プログラミング言語：Python、SQL、Ruby、Go などを利用しています。 ・データ基盤・ツール：Snowflake、Dagster、dbt、Metabase などを活用しています。 ・クラウド・IaC：AWS、Terraform を用いてインフラ管理を行っています。 ・CI/CD：GitHub Actions によるパイプラインを構築しています。

作業内容 ・自動倉庫向け配送ロボット運用最適化AI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。 -自動倉庫、搬送ロボット領域におけるAI活用テーマの整理 -WCS、WMS、搬送管制、BOT、コンベヤ等のデータ活用方針検討 -搬送履歴、設備ログ、稼働実績、作業進捗データの分析 -搬送効率、滞留、ボトルネック、作業者配置の改善仮説立案 -設備異常、警告、停止時の原因推定、復旧手順提示AIの検討 -WCS、WMS、搬送管制ノウハウを活用したRAGやQAシステム設計 -LLM、RAG、Agentic AIを用いた運用支援エージェントのPoC開発 -ローカルAI、オンプレミス環境での技術選定、構成検討 -AI、ルールベース、数理最適化、制御ロジックの役割分担設計 -製品組み込みに向けた課題整理、ロードマップ策定

作業内容 【募集背景】 本事業は1年半ほど前に発足した立ち上げフェーズですが既に複数の大企業との契約を実現しており、祖業で培った顧客基盤を活かした全く新しいプロダクトとして急速な成長を遂げている状況です。本事業はマルチプロダクト戦略の一つの柱であり、次のステージに向けた拡大フェーズを迎えているため、技術的知見をベースに開発プロセス全体を俯瞰しプロジェクトを牽引できる人材を求めております。 【作業内容】 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に参画いただきます。定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換し、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能となるような仕組みを構築していただきます。蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとして機能し、製品開発やマーケティング戦略の意思決定を支援する機能の高度化にも関わっていただきます。顧客のデータ活用を支援するため、データ基盤の構築からBIダッシュボードの実装まで一貫して推進し、Bizチーム・プロダクトチーム・ユーザー企業と連携しながら仮説検証を繰り返し、分析基盤や可視化環境を構築していただきます。 【求める人物像】 データ基盤およびBI領域において高い実践力を持ち、分析要件からデータモデルを設計できる方を求めております。データ品質や保守性を考慮した設計ができ、ユーザー価値を重視しながらデータを通じて意思決定を支援できる方が望ましいです。エンドユーザー視点でダッシュボードを設計でき、変化を楽しみつつ要件が固まっていない環境でも前向きに推進できるマインドをお持ちの方を歓迎いたします。Biz、PdM、エンジニアと協働しながらプロジェクトを進められる協調性も重視しております。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した新規事業の立ち上げに中核メンバーとして関わることができ、定性データの高度な活用やナレッジ基盤構築といった先進的なテーマに取り組んでいただけます。複数の大企業との契約実績がある環境で、プロダクトの成長とともに自身の技術的・ビジネス的なスキルを高めることができます。データ基盤構築から可視化まで一気通貫で関与できるため、広範なデータエンジニアリングの経験を積める点も魅力です。 【開発環境】 BackendではPythonやFastAPI、Prefectを用い、FrontendではTypescriptおよびReact Routerを採用しております。インフラストラクチャはAWSを中心にFargate、Aurora、S3、ElastiCacheなどを利用し、Terraformで構成管理を行っております。周辺ツールとしてGithub、Slack、Notion、Datadog、Linearを活用しており、OpenAI APIやAnthropic APIなどの生成AI関連サービスや、Github Copilot、Cursor Business、Devinなどの開発支援ツールも積極的に利用できる環境です。

作業内容 ・製薬業界向け販売データ調査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。 -クライアントにおける製造販売後調査 　-治験のデータマネジメント作業全般

作業内容 ・LLMアルゴリズムの高度化および開発に携わっていただきます。 ・主にAIを用いたライティングツールの開発作業をご担当いただきます。

作業内容 ・医療業界向け新規事業立ち上げ支援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。 -機械学習や生成AIを活用した、新規事業の仮説構築および検証 -医療データの抽出、クレンジング、統計的分析 -分析結果に基づくビジネスモデルの提案、およびAI活用のフィードバック -データ抽出、分析基盤の構築支援

作業内容 ・社会インフラ企業向け水中画像解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。 -水中で撮影した画像および水中ソナーの処理、解析 -地理情報の処理、図式化

作業内容 ・自動車販売台数および部品需要予測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。 -販売台数予測におけるAIを活用したデータドリブン予測モデルの構築 -部品需要量予測におけるサプライヤー発注数修正作業を効率化する予測モデルの構築および精度向上 -AIツール開発の前後プロセスを含めたコンサルティング -開発プロセスへのAIツール導入および開発

作業内容 ・AI製品データ加工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。 -親企業が開発したAI製品の日本国内向け導入支援、運用 -クライアントから受領したデータのチェック、加工作業 -AIモデルの精度を向上させるための試行錯誤、データチューニング -クライアント要望に応じた、別ツールへのデータ移行や 簡単なダッシュボードの作成

作業内容 ・製造業向け分析データ可視化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。 　-複雑な数値データおよび測定項目のクレンジング、データ構造の整理 　-データ分析基盤の設計およびデータベースの構築 　-営業ツール等への連携を想定したデータ活用推進

作業内容 【作業内容】 生徒の学習データをもとに、未来の到達予測、合格予測、成績推移、改善ポイントの抽出を機械学習で実現する案件です。 これまではBigQueryを活用し、マーケティング予測を行っておりました。 今回はデータ分析基盤の活用および予測モデル構築を担うデータサイエンティストを募集いたします。 【ポジションの魅力】 予測分析や機械学習モデル構築経験者にマッチする案件です。

作業内容 企画,要件定義,コンサルティング,マネジメント,データ分析 大手総合商社グループのDX推進におけるリードデータサイエンティストとして、 技術とビジネスの両面からプロジェクトを統括していただきます。 事業部門の経営課題に対するヒアリングから、データ活用戦略の立案、 KPI設計、ロードマップ策定、進行管理まで一貫して裁量を持って推進するポジションです。 実務では、需要予測や数理最適化などの高度な機械学習アルゴリズムの実装・導入支援に加え、 データサイエンティストやエンジニアチームのマネジメント、コードレビュー、技術指導を担当します。 また、役員層含む経営層へのレポーティングやビジネス提案を通じ、 組織全体を牽引する役割を担っていただきます。 アジャイル・スクラム形式での開発を採用しており、 内製化組織の拡大に伴う高難易度なプロジェクトにおいて、 分析計画からメンバー管理までをリードしていただくことを期待しています。

作業内容 ・流通、農業、製造、電力、都市開発などのドメインにおいて、クライアントの課題抽出からAIを用いたサービス設計や実装、プロダクト化までを一気通貫で推進している企業において、データサイエンティストを務めていただきます。 ・ご経歴に応じた案件にアサインされる想定で、主に下記作業をご担当いただきます。 - クライアントとの対話を通じた事業課題の把握 - 分析テーマの設定 - データ取得・加工・分析プロセスの設計および実行(PoC~実装フェーズ含む) - 数理モデル・機械学習モデルの開発および検証、ビジネス実装に向けた改善提案 - エンジニアやプロダクトマネージャーとの連携による分析成果のサービス反映・実装支援 - 外部パートナー(クラウドベンダー、分析ツールベンダー等)との技術連携・共同プロジェクト推進

作業内容 ・製造業向け数理最適モデル実装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。 -複雑な制約のある現場の数理的なモデル化 -顧客要件の数理モデル化 -量子アニーリングや数理最適化ソルバーとのハイブリッドモデル設計 -最適化アルゴリズムの設計および性能改善 -アルゴリズムの実装および性能評定 -技術検証の主導および顧客向け技術説明

作業内容 ・保険会社向けデータ利活用支援システム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。 -LTV予測システム構築に向けたデータ棚卸、品質確認、内容調査 -ビジネス課題整理、KPI、目的変数定義、上流設計 -SQL・Pythonを用いた分析設計およびデータ分析実務

作業内容 ・化学業界向けアルゴリズム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。 　-材料開発に関連する新規アルゴリズム開発 　-クライアント向けプロジェクトにおけるデータ解析 　-プロダクトへの機械学習モデルの組み込み 　-機械学習モデルと解析方法の要件定義、課題整理、ソリューション提案

作業内容 ・介護HRサービス向けデータ分析、機械学習の実務 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。 　-マッチングアルゴリズムの設計開発や改善 　-機械学習モデルの選定や構築

作業内容 【募集背景】 Databricksを中核としたデータ基盤構築プロジェクトが複数あり、タイミングによってユーザーや業種が変わります。 【作業内容】 DatabricksおよびMicrosoft Fabricなどを用いたデータ分析基盤の構築を行います。

作業内容 ・サービス内で起きている課題をデータ分析・機械学習用いて、最適な状態にする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。 - Pythonを利用した機械学習の設計、開発、運用 - プロダクト開発における機械学習エンジニアとしてのリーダー - 機械学習モデルの効果検証・改善提案 - さまざまな課題を、Pythonを用いた分析スキルを活かし、データで解決する業務の担当

作業内容 【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わります。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価および改善 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化 ・プロダクト内および社内へのAI導入 【ポジションの魅力】 ・フルリモートでご自身のリラックスできる環境で作業を行っていただけます。 ・フルフレックスで中抜けなど柔軟な働き方が可能です。 ・現在、複数名が参画中で、稼働が安定しています。

作業内容 【作業内容】 PowerBIからtableauへBIの移行を行なっております。 tableauに関する有識者が不足していることから、tableauの有識者としてプロジェクトの推進と実行を依頼したい内容です。

作業内容 業務内容 リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、 データサイエンティストをご担当いただきます。 関わるサービス・プロダクト ■企業について DXブランディング、システム開発などをしています。

作業内容 【作業内容】 通信キャリア事業者のデジタルマーケティング部門にて、サービス主管部向けのデータ分析業務を伴走支援いただきます。データの分析・加工・抽出を中心に対応いただくポジションとなります。

作業内容 ガス会社向けオムニチャネル（BtoC領域）のデータ利活用。既存DM基盤からの置き換えを中心に、Databricksを活用したデータ基盤・処理の実装および運用を実施。 "・Databricksを活用したデータ処理・データ基盤構築支援 ・既存DM（データマート）環境からの置き換え対応 ・データ加工・変換処理の設計、実装、テスト ・Databricks活用方針・アーキテクチャ検討（上流〜中流） ・維持管理フェーズに向けた運用整理・引き継ぎ支援"

作業内容 ・製薬会社向けPM補佐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。 - クライアント折衝 - 基盤構築に関するアーキテクチャ案の提示

作業内容 【作業内容】 大手総合商社のDX推進プロジェクトにおいて、生成AIや統計解析を活用した意思決定支援ツールの企画～PoC～実装までを担当いたします。 産業データを用いたEDA（探索的データ解析）および仮説検証を行います。 Pythonによる機械学習モデル選定・実装を行います。 生成AI（ChatGPT／Claude等）を活用したエージェント・分析レポート生成の開発を行います。 非構造化データの品質評価、課題抽出、処理ロジック改善を行います。 【ポジションの魅力】 生成AI／最新技術に積極的な環境で、大手総合商社の大規模データを扱える希少な案件です。 【開発環境】 Python 生成AI（ChatGPT／Claude等）

作業内容 【作業内容】 下記のサービスおよびシステムを用いたデータ分析のサービスの開発を行います。 ・Tableau ・AWS Athena ・QuickSight

作業内容 同社はグローバル為替リスク領域でプロダクト開発を行っているFinTech企業です。 金融工学に基づく金融商品とAIを含むデータサイエンス・金融システム開発に基づく 「為替テック」の提供を通じて、グローバル企業やFinTech業界の発展に貢献しております。 本案件では、同社のデータサイエンスチームの一員として業務を遂行いただきます。 想定業務は以下の通りです。 ■想定業務 ・為替リスクヘッジアルゴリズムの開発 ・プロダクトのバックエンドデータ処理開発 ・クライアントへのデータ分析コンサルティング ・クライアントのサービス利用状況把握の自動化 同社の技術部門 データサイエンスチームでは、現在CDSOを中心に少数精鋭で業務を行っております。 プロダクトの需要拡大もあり、チーム体制の強化を目的とした募集でございます。

作業内容 ・EC業界向け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。 -データ整備 -戦略構築

作業内容 ・HR系ベンチャーのスカウト型就活サービス、AI商談対策サービスに関するデータ領域のグロースマーケティング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。 - 学生の登録、スカウト承諾、内定までのファネル分析・改善 - メール、LINE、プッシュ通知などを用いたシナリオ設計・運用 - セグメンテーション戦略の立案・実行(学年、志望業界、活動フェーズ等) - データドリブンでの施策効果検証(BigQuery、Looker Studio、GA4 等を活用) - ナーチャリング施策の立案 - 学生/企業双方の行動ログをもとにした新しい施策提案 - カスタマーサクセス/マーケティング/プロダクトチームと連携した改善プロジェクト