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 | 8ページ目

作業内容 AIエンジニアリング事業を迅速に拡大するための生成AIエンジニアとして、主に下記作業を担っていただきます。 ・独自データ×生成AIによる新規プロダクトの企画・設計・開発・運用 ・複数AIが協調するマルチエージェント・システムの設計・実装 ・パートナー保有データとの組み合わせによるRAGシステム開発 ・高速PoCによる仮説検証・価値最大化

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 ・大製造小売業におけるデータ設計開発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。 - DWHやデータレイクの設計や構築、運用 - ETLやデータパイプラインの開発や改善 -分析向けデータモデルの設計および dbt を用いたモデル開発 - データ処理の品質管理やパフォーマンス改善、運用フローの最適化 - 運用チームのタスク管理やトラブルシューティング

作業内容 プロダクト課題、ビジネス課題における定量・定性分析を行い、課題特定と解決をしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・課題解決：プロダクトやビジネスの課題を抽象的な段階から掘り下げ、データに基づいた解決策を導き出します。 ・データ分析の設計：事業の課題に合わせて、最適なデータ分析の計画を立てます。 ・指標の運用：目標となるKGIやKPIを設定し、可視化と運用を行います。 ・分析実務：データの抽出、加工、集計、分析といった一連の作業を行います。 ・関係者との連携：様々な部門と協力し、分析結果を施策へとつなげます。 ・施策立案の支援：分析結果をもとに、具体的な施策の立案をサポートします。 ・レポート作成と活用促進：分析結果を分かりやすく報告し、業務で活用されるまでサポートします。 【場合によってお任せすること】 ・経営課題への貢献：経営レベルの抽象的な課題を解決します。 ・提案と実行：事業責任者に対し、データ活用に関する施策を提案・実行します。 ・社内教育：データ活用のための社内教育を推進します。 ・プロジェクト推進：データ活用を促進する新しいプロジェクトを企画・実行します。 ・データ基盤の構築・改善：BIツール（Tableau、LookerStudioなど）を使ったデータ可視化や、データ基盤の構築・メンテナンスを行います。 ・分析環境の高度化：より高度な分析ができるよう、環境の改善に取り組みます。 同社の発見型ECサービスは、DL数400万人を突破し、多くのアクティブユーザーを抱える急成長中のモデルです。 特に、購入商品をユーザ同士でレビューしあう機能や、ゲームコンテンツなど、 ソーシャルな要素を追加した点がユニークで、他のECサイトとは一線を画しています。 このような特性から、ユーザーのログイン数やログイン時間が通常のECサイトよりも多く、機能追加が事業へ大きな影響を与える状況です。 プロダクトの機能を追加するたびに事業が成長する仕組みが整いつつあり、 この成長をさらに加速させるため、データアナリストを募集します。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 -------------------------------- ※「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 ※平日日中での稼働が前提となります。 ※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】 民放各局が制作した安心・安全なテレビコンテンツを、いつでもどこでも完全無料でお楽しみいただける民放公式テレビ配信サービスを主に運営しています。 2015年のサービス開始以来、累計アプリダウンロード数は9,000万、月間ユニークブラウザ数は4,100万を超え、2025年10月には月間動画再生数も5.4億回を突破しました。 今後も「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を」をミッションに、どこでも自由なスタイルでテレビの楽しみ方がもっと広がるサービスを目指し、新たなスタートを切っています。 【募集背景】 再生数月間4.9億回を超えるサービスで、大規模かつ高負荷なプロダクトを開発面で支えるサービスプロダクト本部では、「プロダクトの開発・運用・保守から新たな価値を創造し、事業成長を牽引する」をミッションとし、事業戦略に沿ったプロダクト戦略の策定、アプリやCMS等の開発ディレクションや、バックエンド・データ・インフラ等システムの設計、開発、運用のほか、大量データの収集や処理、分析などを行っています。 想定配属先となるサービスプロダクト本部は約40名で構成されており、PdMやディレクター、機能を実装・運用するバックエンドエンジニア、SRE、インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、フロントエンジニア、各種スマートフォンエンジニアなどが在籍しています。 今後スピード感を持ってさらなるサービス拡大を目指すにあたり、体制の増強を急いでいます。 日本国内でのサービス認知率が7割を越え、ユーザー数、アクセス数、利用時間が大きく、常に高負荷なシステムの安定稼働を実現していくことは、社会的なインパクトやプレッシャーの大きさを常に背負う中ではありますが、このサービスの安定稼働を実現している技術を体験し、ご自身の経験にすることができます。 また、当初はベンダーに頼っていたアプリ開発も、市場に合わせた最新のアーキテクチャを考慮して内製化を進めている段階です。 サービス規模に対して少数精鋭の状況であるため、ご自身の技術力を向上できる環境であることはもちろん、組織づくりや開発体制の在り方を、主体的に提案・実践できる環境であることが大きな特徴です。 【業務内容】 本ポジションでは、Product Security Engineerとして具体的に以下の業務に携わっていただきます。 ・プロダクトセキュリティにおける施策の推進 ・DevSecOpsの高度化と継続的改善 ・クラウドセキュリティとガードレール整備 ・脆弱性の特定と対策実施 ・リスクマネジメントとセキュリティ評価 ・データセキュリティ方針の策定と実施 ・セキュリティ教育と啓蒙活動 月間4,100万以上のユーザーが使う巨大サービスであり、現在も大きな成長を続けているサービスのセキュリティレベルを向上していく重要ポジションです。

作業内容 ・デモプラットフォーム向けSaaS改修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。 　-既存のSaaSに対するAIの組み込み提案、開発

作業内容 ■概要 同社が進めている、大手製造販売企業様のデータ活用プロジェクトの支援をお願いいたします。 詳細につきまして、ご面談の中でお話をさせていただきます。 ・お任せしたいこと： データサイエンティストといて、 今あるデータを活用しながら顧客とディスカッションを行っていただきます。 ・業務例 データ収集 データ前処理 データ分析 モデル構築 結果の可視化 ビジネスインサイトの提供 データ分析に関する知見を補えるメンバーが不足しているため。

作業内容 購買データやWebサイトへのアクセスPVなど、世の中には膨大なデータが溢れています。 お任せしたいことは、このデータを集計・分析し、当グループの業績向上へと繋ぐ『データサイエンティスト』のポジションです。 長期的にPJTに携わってくださる方、チーム内でのコミュニケーションと協働に自信のある方、大歓迎です。 具体的な業務詳細は以下です。 ■クライアント先におけるデータ分析業務 ■分析用データの整備 ■統計モデルの設計・構築 ■データクレンジングされたビックデータの分析 ■可視化ツールを用いた分析・結果報告 ■データ分析から得た知見をもとにマネジメント層やビジネス/現場サイドに提言　など ▼配属部署 ビジネスインテリジェンス推進部（グループの店舗以外の、生産性向上・DX推進・データドリブン経営を牽引する部署です） データ活用能力・デジタルマーケティング戦略の強化へ向けた増員

作業内容 営業データプラットフォームにおけるデータ活用を推進するデータサイエンティストポジションです。 スクレイピングによるデータ収集や補正処理、データ統合・可視化、品質保証、傾向分析、データベース改善提案などをご担当いただきます。 単なる要件対応ではなく、プロダクトマネージャーなどと協働しながら、技術・構造・ユーザー価値の観点から要件そのものを再定義し、価値あるデータ設計を担っていただくポジションです。 スケーラブルなデータ基盤構築と改善に加え、ガバナンス・セキュリティ方針の検討や施策設計にも関与可能です。 クロスファンクショナルなチームと連携し、プロダクトの心臓部を共に成長させていただきます。

作業内容 ・金融系カスタマーサポート対応者向けAI研究開発に携わっていただきます。 ・おもに下記のような作業をお任せいたします。 　-RealtimeAPIを用いた、システムの応答内容を自動的にレビューする仕組みの設計/実装 　-新しい手法の効果を検証する実験設計/実行/レビュー/考察

作業内容 【20代～40代の方向け】 POSデータを活用したAI・分析ソリューションの開発を担当。 小売業界のクライアントに対し、 経営課題のヒアリングから分析基盤構築、AIモデルの企画・設計・提案までを一貫して担います。

作業内容 ・AIモデルの開発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。 - AIプロダクトの開発 - 予測モデルの構築

作業内容 化粧品メーカーである同社にて、MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）と施策の効果検証を進めます。 社内でKPIを定め、PDCAを回してKPIの改善に努めておりますが、現状マーケティング効率に課題があります。 マーケティング効率の改善の為、上記の分析を行いより効果性の高い施策に投資を向けたいと考えております。 ■組織について IT部門2名(課長,メンバー)＋該当業務部門 施策の効果を定量的に把握し、変化の速い市場に迅速に対応していくために、データ分析の取り組みを本格化させるべくご相談いただいています

作業内容 ・画面、CSV、PDF、データ連携の設計・開発を行います。

作業内容 ・耕作放棄地活用製品における機械学習モデル開発と改善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。 - 衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析の為の機械学習モデル開発と最適化 - 画像処理技術を用いた農地状態分析アルゴリズム開発 - データパイプラインの設計及び実装

作業内容 ・需要予測システムから出力されたデータを抽出・変換し、DWHからデータマートに登録するETL設計・開発業務を行います。 ・一度Python Shellで実装されたETLが性能要件を満たさず、VisualETLおよびPySparkでの再構築を実施予定です。 ・DWH・データマートはAmazon Redshiftを使用します。

作業内容 ・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用 ・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む） ・既存の機械学習モデルの運用、改善 ・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有 ・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

作業内容 ・元売系販売管理システムの刷新を行います。 ・既存の販売システムから抽出したデータをBiz販売へ移行する作業です。 ・Biz会計の環境にBiz販売をプラスアルファで構築していきます。 ・移行本番時期は週末作業がありますが、振休は取得できるように調整します。

作業内容 ・Pythonを用いたSaaS型ソフトウェアバージョンアップ開発 　に携わっていただきます。 ・具体的には下記の作業をお願いします。 　-既存ソースコードのDash-Enterprise4からDash-Enterprise5への移行作業 　-Dash-Enterprise5環境における画面追加開発 　-機械学習による予測機能および数理最適化機能に関連する修正作業

作業内容 ・データマート作成およびBIツールによる可視化の支援を主にご担当頂きます。 ・要求分析・要件整理～結合試験、保守運用です。

作業内容 ・関西の電機メーカーもしくは通信会社向けのビッグデータ案件です。 ・基盤部分及びデータ分析をご担当いただきます。 ・SnowflakeやDatabricksを用います。

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ■35歳～50歳が活躍中 ■フルタイム案件（副業不可） ■国内在住者の方限定　※セキュリティ担保の観点 ■日本語ネイティブの方が活躍中 ------------------------------------------------------------------- 【企業概要】 徹底的な顧客目線でプロジェクトに伴走、顧客と共に新しい価値を創出します。 スタートアップから大企業まで柔軟性と拡張性の高い専属チームで徹底支援いたします。 【業務内容】 顧客プロダクトにて生成AIや大規模言語モデルを活用するための開発を行っております。 主な作業内容として、プロダクトの新機能のAPI実装及びデプロイ作業や既存システムの保守まで幅広く対応していただきます。 今回はデータサイエンティストとしてご支援頂ける方を募集させていただきます。 　 【その他】 作業期間：即日～長期（別案件で延長となる可能性有） 作業時間：10:00～19:00 作業場所：リモート　※初日、都内出社 面談回数：WEB面談1回

作業内容 ・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用 ・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む） ・既存の機械学習モデルの運用、改善 ・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有 ・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

作業内容 【データ分析・運用】 ・SQL+R言語でのデータ分析、データ抽出、データ加工 ・Pythonでのモジュール改修(設計〜テスト)　など 本案件は【首都圏】にお住まいで【週５日勤務】が可能な方限定となります。

作業内容 ・某メーカーのDX案件における、データ利活用・可視化対応作業を行います。 ・データ収集・加工プログラム（AWS Glue でのSparkジョブ（python））の開発を行います。

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 過去の実績データを基にした需給予測システムの構築と、 BIツールのつなぎこみおよびデータ処理の自動化を担当していただきます。 現状、データを簡単なエクセルで管理しているのですが、1つ1つ手作業でやっていることも多く より効率化していきたいと考えております。 また、各種のシステムでのデータのつなぎこみもできてない箇所があります。 ・依頼業務詳細： WEB上の結果とデータベースのつなぎ込み エクセル上でのデータ処理の自動化 需給予測システムの構築（エクセル×Python） ・サービスについて/該当システムについて： BIツールおよび需給予測システム ・組織メンバー マーケティング本部：30名 外部コンサルティング：１名 同社では、需給予測システムを開発することによって、経費の最適化を考えております。同社では、データベースの最適化、自動化についての知見が不足しているため。

作業内容 新電力業界のシステム部門において、AWSマネージドサービスのDatadog監視導入プロジェクトに参画いただきます。 既存のDatadog環境に対して、外形監視やAWSマネージドサービスのメトリクス・モニター設定を中心とした監視体制の整備、 各種タスクの管理、開発チームとの調整などを担うテクニカルリーダーポジションです。

作業内容 ・データパイプラインの構築やデータ処理の開発を担当するデータエンジニアを募集しています。 ・ETL、DWH、データマート、BIなどのスキルと実務経験を持ち、データアーキテクチャに基づいたデータ処理の開発ができる方を求めています。 ・特にSnowflakeの知見が豊富で、技術リードをしつつ、他のメンバーへの始動もできる方を募集しております。

作業内容 ・Pythonを用いたAI導入支援案件に携わっていただきます。 ・主にAI導入支援作業をご担当いただきます。

作業内容 ・自治体向けデータ整備案件に携わっていただきます。 ・主にデータ整備作業をご担当いただきます。

作業内容 ・上位クライアントが運営する大手HR事業における開発案件です。 ・現在KIというツールで作成されている各種レポートをPower BIへ移行する作業です。 ・データの目的や背景を理解し、より効果的なビジュアライゼーションを自ら提案していただくことを期待しています。 ・移行に伴うデータマートの設計・開発やETL処理の構築などの作業が発生する可能性もございます。

作業内容 【医薬品メーカー向けクラウドDWH構築】 ・Snowflakeの設計 ・Snowflakeの構築 本案件は【首都圏】にお住まいで【週５日勤務】が可能な方限定となります。

作業内容 ・AIサービス向けクラウド環境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。 　ｰ設計、製造、テスト

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 弊社は、「テクノロジーで、新しいワクワクを。」をミッションに掲げるIT企業です。 SES事業（ITエンジニアリングサービス）、受託開発、自社サービス開発を三本柱とし、お客様のビジネス課題を技術力で解決に導くとともに、世の中をより良くする新たな価値創造に挑戦しています。 主軸事業であるSES事業では、エンジニア一人ひとりのキャリアパスやライフスタイルに寄り添った案件紹介に強みを持っています。 多様なバックグラウンドを持つエンジニアが、それぞれのスキルを最大限に発揮し、成長できる環境を提供することを目指しています。 ■業務内容 ・車載Gateway開発およびData Hub開発

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 ・EC業界向けオペレーションツール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によるツールの量産