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 | 6ページ目

作業内容 ・Databricksとして最適なデータの持ち方の定義、それに基づくデータを整理/分析/整形業務

作業内容 ・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

作業内容 ・エンドクライアントはBIツールに読み込ませるデータモデルの設計および実装について苦慮している。 ・また、そもそもどのようにデータ分析をしたら「高度なデータ分析」となるのか、たとえばシミュレーション、取り扱いデータをどの程度の範囲まで拡大させるべきかなどについてもプロの意見を求めている。 ・本プロジェクトではクライアントに依存せず、コンサルタントが1人称で現行テーブル情報などを確認した上で、想定をもって具体的に改善をおこなっていくことが期待される。 ・その上で様々なデータモデルを考えた場合、どのような実装方式が妥当なのかを判断していきたい。

作業内容 ・AI技術を用いた英語学習サービスをアジア圏で展開されている企業様になります。 ・この度、日本支社設立に伴い、サービス周りのデータ活用ニーズが浮上しており、社内1人目のデータアナリスト/サイエンティストとしてご参画頂きます。 ・現在、運用チーム内では限られた範囲のデータを活用しているにとどまっており、データ関連のスペシャリストとして、売上・利益直結のデータ活用施策企画から実行までになっていただける方を募集いたします。 ・直近、本社が数百億円規模で資金調達をしており、潤沢な資金や開発力、データをバックボーンにご尽力いただける環境です。 ・将来的に日本で重要なポストを準備することも可能ですので、長期参画頂ける方歓迎します。

作業内容 ・AWS上に構築したデータ活用基盤の構築／運用支援 ・クライアント社内のデータサイエンティストが構築したモデルを元にAWS上にPythonを利用して実装／テスト、クライアント確認後、本番環境にリリースを行う ・また稼働中の処理機能の運用保守を担当

作業内容 自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。[ 短期的 ]・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索・ A/Bテストによる施策の効果検証・ 統計的因果推論による施策の効果検証・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション[ 長期的 ]・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド・ 検索エンジンのアルゴリズム改良・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 某社のモバイルオンラインゲームの既存及び新規タイトルにおける分析、およびその結果を用いたアプリ収益最大化にコミットしていただきます。 また、BIツールの変更業務等もお願いします。 ■具体的な業務内容 ・課題解決のため、運営チームや分析チームでコミュニケーションをとり、要件整理～集計～分析を行い、PDCAを回す ・適時Slackや通話で要件すり合わせや集計を共有 ・週1で分析メンバーMTG、週複数回で担当タイトルの運営MTGあり(共にWeb)

作業内容 ・現状プロセスでのデータカタログ開発管理の実施（課題管理、進捗管理、内部折衝、顧客折衝） ・現状プロセスでのデータカタログ開発作業のアセスメント実施、効率化やプレイヤー整理の改善方針の策定 ・上記策定された改善方針に沿った各ステークホルダとの調整、プロセス導入 ・現状業務用途以外のデータ公開における新規業務用途に沿ったアクター定義、プレイヤーの設定、開発フローの策定

作業内容 リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、 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業務になります。 【業務内容】 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動

作業内容 ・大手製造業におけるTableau導入プロジェクト ・ダッシュボードの作成 導入トライアル段階のため、今あるデータをもとに、 スピード感を持ってTableau上での実装を行い、PDCAを回しながらあるべき姿の検討を実施

作業内容 例1：図面解析 パートナー様の図面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う 図面からの自動情報抽出図面の高解像度処理類似図面検索図面からの自動工程分解図面からの自動設計ミス検出 例2：サプライチェーンデータ分析 発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。 課題設定と仮説構築社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・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 【開発環境】 利用言語: Python, Rフレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colabコミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

作業内容 主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、 「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務 ※例1:webサービスのKPIマネジメント、アドホック分析 ※例2:反実仮想機械学習による、「スマホゲームの声優ライブ」が「ゲームのKPI」をどうリフトアップするかの推定 【業務スコープ】 (a)KPIマネジメント (& 分析PJマネジメント) (b)アドホック分析 (1)要件定義(2)分析設計(3)分析GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析環境構築SQL、PythonでのEDA（探索的データ解析）統計モデル、機械学習モデルの構築(4)ステークホルダー向けの分析レポーティング

作業内容 データサイエンス技術に関するマーケティングコンテンツ作成クライアントの広報に利用するコンテンツを作成する。具体的には主に社外広報資料（ダウンロード資料やウェビナー用資料、社内のDX推進手順書）やクライアント内のDX推進手順書の作成およびメンテナンスを行う。企画は主にクライアント社員が行い、その指示のもと上記作業を実施する。

作業内容 概要 分析組織のプロジェクトマネージャーのもとで、事業におけるマーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をお任せします。開発環境 ・データベース : BigQuery ・分析環境 : Colaboratory, VertexAIなど ・言語：Python または R ・コミュニケーション/タスク管理 : Slack, Notion

作業内容 ・データサイエンティストがサーベイした論文、検証したアルゴリズムをリファレンス環境 (ベンチマーク環境) 上で実装し、 それらがビジネス課題、クライアント課題を解決可能なものであるか評価検証する ・データサイエンティストと協力しながらアルゴリズムを改善し、ビジネス課題、クライアント課題を解決するソリューションを開発する ・社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプとして実装する

作業内容 主に日本市場におけるリテーリング領域のBtoCデータを取り扱う専門集団の一員として従事して頂く案件です。 データドリブンな戦略策定・機械学習などを用いた高度分析・それらを実現するためのデータマネジメントをリードする組織としてご支援頂きます。役割としては、中長期計画で掲げた高収益基盤の再構築を実現する重要戦略の1つとして「デジタルの高度化」による長期愛用者育成を目指しており、その中核を担うデータアナリティクスグループで、データサイエンティストとしてデータ分析業務の専門性を発揮しながら、事業課題を特定しデータ分析案件を推進して頂きます。＜主な業務内容＞ ・データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告 ・リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 ・各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込み ・グループ内へのデータサイエンス教育※データ分析案件の例 ・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供 ・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析 ・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証 ・離脱者＆再購入者の分析 ・情緒的価値観の指標化

作業内容 [ポジション]：データアナリスト ・サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 　例）ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 　例）データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 　例）チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 　例）ターゲティング広告商品の開発

作業内容 ◆データパイプラインの構築：以下の機能を持つパイプラインを構築します。 　- 各種データをBigQueryに集約する 　- BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する ◆データマートの作成 　- BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 ◆データの可視化 　- Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 ◆データの活用 　- BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

作業内容 【概要】 主に医療、製薬系のサービスを複数展開されているメガベンチャー企業にて、 電子カルテのデータプラットフォームを現在開発しております。 そのプラットフォームを開発するにあたり、データの品質を考慮しながら、 DWH、データ基盤の設計構築、dataformでのデータパイプライン構築やバッチへの反映を主にご担当いただきます。

作業内容 ・ビジネス課題から、分析目的・分析手法・作業計画の策定 ・大量データを用いた分析工程の実施 ・機械学習モデルの設計、構築～運用業務

作業内容 データサイエンティストとして以下のような業務をご担当いただきます。 ・当社が保有する多様なビッグデータを活用した新たなビジネスモデル企画・構築 ・当社およびコンサルティングを行っている法人など、社外向けのデータ分析企画立案、データ分析（予測モデル作成、精度向上等） ・レポート作成、報告 ・多様な業界：注力産業と位置付ける 5 業界（金融、物流、マーケティング、医療、検査事業） ・使用する分析手法：古典的な数理統計モデル～最新のディープラーニング ・分析対象：テキスト（数値、文字）、画像、動画、音声、GPS ログ、時系列データ等 ex． ・SCM（サプライチェーンマネジメント） ・時系列分析、小売（実店舗）における顧客のアクションデータを用いた CRM 分析 ・レコメンデーション、需要予測 ・効率化や品質向上に向けた要因分析、最適化 ・異常検知 ・コールセンターの会話データ（自然言語）を用いた顧客満足度分析 ・位置情報のデータなどを使った接触頻度分析 ・AI 搭載システムの開発 等

作業内容 ビックデータを独自のAI分析で情報を加工し、提供している会社にて、データサイエンティストとして分析を行っていただきます。 利用者ニーズを理解した上で、チームメンバーと議論・提案しあいながら作り上げていける方を求めております。

作業内容 【概要】 自動車商品データ及び顧客データを用いた市場分析と予測モデルの構築 四輪市場における新車/中古/部品それぞれの市場における、顧客価値観・要求/環境変化に基づいた価格等の商品属性に応じた、台数が予測可能なモデルの構築を担当 【業務内容】 ・SQL/Pythonによるデータ抽出・加工・集計処理 ・Pythonによる分析・予測モデルの構築 ・上記分析およびモデル作成における設計補助 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの作成およびご説明 【言語】 ・Python ・SQL

作業内容 ・人事データ基盤設計案件に携わっていただきます。 ・既存のデータベースから別のベースにデータを流す際の 　システムアーキテクチャの検討をご担当いただきます。 　-ユーザー側のワークフローの検討

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※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 ＝＝＝＝＝ ・販促効果測定に利用可能なデータ理解と整理 ・既存分析結果の課題から解決策及び今後の分析方針を計画 ・分析の実施、モデル構築 ・分析結果報告ドキュメントの作成・ご説明 上記までの一連のPDCAサイクルを主導・実行いただきます。 ・スケジュール管理及び分析結果品質の担保 ・案件継続ご提案資料の作成及びご提案

作業内容 営業データの利活用プロジェクトを行っており、下記分析を行っている。 ・休眠顧客復活分析 ・RFM分析 ・レコメンド その中で当社データサイエンティストの指示により下記業務をお願いする想定です。 【業務スコープ】 ■基礎集計 ■データの加工 ・欠損値補完 ・次元圧縮 ・各種変換 ・説明変数の可変 ・ウィンドウ化　等 ■モデル構築 ・特徴量、パラメータ再エンジニアリング ・変数重要度出力 ・アウトプット解釈　等

作業内容 ・SnowflakeからAmazon S3に連携させ、 　Amplitudを活用するパイプラインの構築を主に担当いただきます。

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 自社で探索型BIツールを開発しており、そこにおける人材を募集 ・検索・機械学習エンジンの開発・実装、および性能改善 ・自然言語処理を使用した検索エンジンの開発 ・大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習エンジンやモデルの開発

作業内容 【業務内容】 ・各種メタデータの加工・整備 データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する ・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良 ・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築 ・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業 ・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備 【現在の開発環境】 ・言語　　　　：　Python2.7/3.6/3.7 ・フレームワーク：Django, Flask, Angular ・データベース：　Redshift/MySQL/PostgreSQL ・インフラ　　：　AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline) ・エディタ　　：　指定なし ・コミュニケーション：　Slack,GitHub,Backlog,Confluence

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※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 ＝＝＝＝＝ 基本設計〜テスト