データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 73ページ目

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 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～ ・データ構造設計 ・大規模データウェアハウスの設計・保守・運用 ・アーキテクチャ設計 ・セキュリティ対策 ・新機能検証、クエリチューニングを含む負荷対策、障害対応 ・計算リソース割り当ての分析、最適化手法の開発 ・インフラ構築 ・データ収集・加工周りの実装含む ・ソフトウェアエンジニアへの生産性への寄与 ・開発環境構築 ・レギュレーション/ドキュメント作成 ■作業環境＿＿：Mac ■開発環境 言語＿＿＿＿：Python,Go言語 ＤＢ＿＿＿＿：OracleDatabase,BigQuery 環境・ＯＳ＿：AWS(AmazonWebServices) ツール＿＿＿：AWSRedshift(AmazonRedshift) ■開発工程＿＿：基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験 ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎

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 同社では、データ活用を中心として人工知能とビッグデータ解析を利用したビジネスを展開しています。 ・バックエンドのデータ処理に関するパイプラインの開発(バッチ処理等のデータ・ワークフロー) └PythonやShellなどのスクリプト言語、ApacheAirflowなどのフレームワークを採用 ご希望に応じて、フロントエンド開発やバックエンド開発、マイクロサービス化開発などについてもチャレンジすることが可能です。 ＜ポジションの魅力＞ すでにお客様に提供しているプロダクトであるため、受託開発とは違い様々な技術要素が集積されており、 開発業務の中でそれらを吸収する機会が豊富にあります。 また、インフラエンジニアとも連携し、安定したシステム運用への関与、お客様の本番システムの デリバリー業務にも従事することができるため、フルスタックエンジニアとしてのキャリアを目指すことも可能です。 なお、マネジメント経験を積みたい方には、ソフトウェアエンジニア内のリーダーポジションを目指していただくことも可能です。 ■募集背景・課題 高い技術力が評価をされ、お客様と共にさらなる技術的なチャレンジをする機会が広がっています。 よりお客様にスピード感をもって高品質なプロダクトを提供するために、志を共にできる新たな仲間を募集します。 当社のプロダクトは、AIからDXまで様々な領域で実績を積み上げてきました。 受託開発と異なり、要件や仕様が明確ではないことも多いですが、お客様の接点となっているプロダクトマネージャーや プロジェクトマネージャーと協議したり、エンジニア同士でディスカッションしたりしながら、 期待に応えるための技術仕様を確定していくことにもやりがいがあります。

作業内容 音響解析ソフトウェア「Actran」を用いた顧客への技術支援業務をお任せします。 Actran製品を購入した顧客への技術支援から購入前の提案支援まで幅広くお力添えいただきたいです。 【具体的には…】 ・解析業務の受託、解析の効率化に関する技術支援活動 ・製品購入後のお客様に対する操作説明や製品トレーニング実施活動等の技術アドバイス ・製品購入前のお客様に対して営業同行の上、お客様の課題やニーズに関する技術的な提案及び性能機能評価活動 など 【組織体制】 2名(50代1名/60代1名)+募集1名 【音響解析とは】 様々な音響現象について、数理的なモデルを構築・計算し、結果を評価することです。 大きな目的は騒音低減や快音設計で、その為に下記の工程で「Actran」が適用されます。 ➀実験の代替：モデル作成、実験環境の整備等の実験により莫大なコストと時間を要ため、その代替とする事があります。 ➁実験の検証：音響解析結果と実験結果を比較することで、実験結果の妥当性を判断することが出来ます。 ③メカニズムの解明：騒音源から観測点への音の伝搬メカニズムを解明したい場合等に用いられます。 同社は、災害や温暖化やエネルギー供給問題、医療などの様々な課題をシミュレーション技術を通して社会に貢献している会社です。 今回は・自動車や建築、医療業界で用いられる音響解析ソフトウェア「Actran」の技術者を募集しております。 現在、2名の社員が在籍しておりますが、今後は専門性のある人材に入っていただくことでよりご支援できる業務の幅を広げたいと思っております。

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 ■募集背景・課題 同社は機能品をBtoB向けに販売し、売り上げの主軸事業でもありましたが、製品は限られた用途、条件において強みを有する素材が多く、素材の中でも非常にニッチで加工度も低いため現用途以外でのターゲットセグメントが特定しにくい状況で、さらなる販路拡大として新規用途・新規顧客の開拓に力を入れており、MAツールを導入致しました。 メールとWEBサイトのアクセス解析を中心としたPoCを一部製品で2年間実施しております。 （B to BのECには未着手） これまでの2年間は、WEB構築、メール配信、アクセス解析、TELアポイントを一括で委託できる業者を起用 して取り組んできましたが、WEBサイト編集に関する制約がある点や、活動が名刺集め→WEB構築→メール 配信と単調化する懸念があったため、当該業者との契約を解消し、戦略を見直し中です。 ■業務内容 名刺情報をMA・SFA等のツールに随時主導で入力しています。 ※外部から最低限の企業情報データ(業種等)を購入し、名刺情報等に紐づけ対応 また、WEBサイトを別ドメインで運用していたものをコーポレートサイトのドメインへ移行する作業を行っています。 今後、検討している事項は下記です。 ① コーポレートサイト配下のドメインでマーケテイング用WEBを運用 ② WEBサイトに入る問い合わせ内容をSFA・MAと紐づける方法 （効率的に解析をかける自動化手法、効果測定に用いたい） 現在は、連携している事業部に次回のキャンペーンで実施したいことをヒアリングしている状態でどのように 進めていくのがいいのかを考えていきながら形にできる方を募集しています。 （ニーズ例）定量効果をある程度示す従来の導入事例コンテンツに限らず、仮説コンテンツも用意して アクセス解析を実施したい等

作業内容 同社では、データ活用を中心として人工知能とビッグデータ解析を利用したビジネスを展開しています。 ご希望やご経験・スキルに応じて、下記内容のいずれかをご担当いただきます。 ・UI/UXのデザインーが開発したプロトタイプからのWebアプリケーションのフロントエンド開発 ・お客様の要求にこたえるための機能開発や改修開発に関するシステム開発(バックエンド開発) ・エンジニアチームをマネジメントするための、CI/CD環境を用いたマージやデプロイに関するエンジニアリング業務によるチーム開発 ・APIなどシステム間の疎結合な連携のためのマイクロサービス化に関する開発 ・バックエンドのデータ処理に関するパイプラインの開発 ＜ポジションの魅力＞ インフラエンジニアとも連携し、安定したシステム運用への関与、お客様の本番システムの デリバリー業務にも従事することができるため、フルスタックエンジニアとしてのキャリアを目指すことも可能です。 なお、マネジメント経験を積みたい方には、ソフトウェアエンジニア内のリーダーポジションを目指していただくことも可能です。 ■募集背景・課題 高い技術力が評価をされ、お客様と共にさらなる技術的なチャレンジをする機会が広がっています。 よりお客様にスピード感をもって高品質なプロダクトを提供するために、志を共にできる新たな仲間を募集します。 当社のプロダクトは、AIからDXまで様々な領域で実績を積み上げてきました。 受託開発と異なり、要件や仕様が明確ではないことも多いですが、お客様の接点となっているプロダクトマネージャーや プロジェクトマネージャーと協議したり、エンジニア同士でディスカッションしたりしながら、 期待に応えるための技術仕様を確定していくことにもやりがいがあります。

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 ■性別：不問 ■最寄駅：神谷町駅 ■稼働開始：即日 ■就業時間：10:00〜19:00 ■平均稼働時間：180時間前後 ■時間幅：140-200時間 ■服装：カジュアル ※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 ■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 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 同社では、データ活用を中心として人工知能とビッグデータ解析を利用したビジネスを展開しています。 同社の顧客に類似するニーズを持つ潜在顧客を見出し、紹介ルートなどを通じて顧客接点、リード獲得することをリードしていただきます。 主にリードジェネレーションの推進責任を担っていただきます。顧客折衝を開始後はお客さまとの折衝を推進し課題を明確化し、 当初仮説の検証により見直し、ヒアリング開始後は、CEOやCTO、テックリードやエンジニア、データサイエンティストと連携しながら、 ディールクロージングまで伴走いただきます。 また、プロダクトを通じてお客様の期待を引き出し、情報デザインすることをリードしていただきます。 ・顧客ニーズの分析(3C分析等) ・顧客とのリレーション構築、リード獲得 ・ヒアリング、事前調査、要件整理 ・ホワイトペーパー、提案書作成 ・データソリューションにおける実証実験(PoC)の企画・設計 ・ディールクロージング ■募集背景・課題 高い技術力が評価をされ、お客様と共にさらなる技術的なチャレンジをする機会が広がっています。 よりお客様にスピード感をもって高品質なプロダクトを提供するために、志を共にできる新たな仲間を募集します。 お客様の数やプロジェクト数の増加が見込まれてきている状況で、さらにより多くのお客様からの期待を 具体化するためのマーケティング推進体制強化が求められています。 クライアントの困難な経営/事業課題、産業共通の課題や社会課題の解決に向けて、 当社のプロダクトで解決可能なソリューションを提案し、受注に向けた活動をリードしていただきます。 また、受注後に、真の顧客課題を把握し、追加のプロダクトを開発し、より広範囲の顧客課題の解決を マネジメントすることで、新たな受注獲得に活かしていただきます。

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 【案件詳細】 　月間8.5億PV、月間利用者1,200万人の日本最大級のママ向け情報サイトを中心としたWebメディアにおける、 　自社メディア内の広告運用および、データを軸としたビジネス開発をお任せいたします。 　自社メディアにおけるプログラマティック広告の運用および最適化、 　メディア保有のデータを軸とした収益モデルの開発（R&D）と販売までの業務をお任せします。 　・広告運用 　　自社メディアにおける広告運用業務、PMP（Private Market Place）を活用した広告販売、 　　新規の広告事業者の調査と発掘、広告実装まで、自社メディアの収益化に関する業務を担っていただきます。 　・収益モデル開発 　自社メディアで保有する利用者属性データと動画など広告フォーマットを活用した収益モデルの開発と販売を行っていただきます。 　データ分析、マーケット・クライアントニーズの把握から、社内外のプレイヤーの発掘と調整、開発の推進から販売まで幅広く業務を担っていただきます。 【業務環境】 　各メンバーの想いを声に出し、カタチにしていけるよう「意見を尊重する」風土があります。 　部内ではチャットツールslackを使用しており、業界ニュースやノウハウの共有、 　同グループ内の他メディア運用チームへの質問などコミュニケーションは多くとっています。 【期　　間】即日～中長期 【人　　物】 　・積極的なコミュニケーションが取れる方 　・活動の幅を制限し過ぎず、自らの業務へのコミットメントができる方 　・課題解決に積極的に取り組める方 【回　　数】1回 【最　　寄】都庁前　※現状フルリモート 【予　　算】スキル見合い　※80万程度迄　スキルマッチ度により上振れご相談 【精算条件】140h-180h 【募集人数】1名 【備　　考】 　・私服可能（出社の際でも） 　・稼働安定 　・20～40代対象

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 大手空調機メーカー様でのプロジェクトにて、 ＤＸ推進に向けてデータ戦略の立案、データ活用テーマの企画・推進を担って頂きます。 ■具体的には ・技術知見を活かしながら、事業性を鑑みた関連部門との連携 ・QCD要件等を明確化した上でのプロジェクトを推進 ＜担当頂く業務領域＞ ・サプライチェーン刷新や顧客データの利活用など部門横断となるプロジェクト ・各事業部門およびコーポレート部門と連携しながら、業務プロセスの刷新、データ活用テーマの企画と推進 └事業部や、コーポレートからのニーズを受けて課題設定から運用までを実施又支援 ＜担当頂く業務フェーズ＞ ・AI・IoT技術を用いたDXテーマの企画立案 ・社会実装に向けたPoC（実証実験）～本格展開支援 ・クラウドプラットフォーム（AWS,GCP,Azure等）を使用した技術やプロダクトの選定、評価、技術検証 ・AIシステムを現場導入する際のシステムアーキテクチャ設計と構築 （クラウドプラットフォームのサービス構成,IoTデバイス,エッジ,クラウド構成,モバイルインターフェース,など） ・継続的運用の検討（自動テスト,CI/CD環境構築など） ■担当頂業務フェーズ ・ＡＩやＩｏＴを用いたＤＸの事業/技術戦略の企画立案 ・事業部門あるいは事業部門間における業務課題抽出～施策検討 ・プロジェクトマネジメント、および複数プロジェクトの統合マネジメント実行支援 ・社会実装に向けたPoC（実証実験）～本格展開支援5.モデル開発やシステムインテグレーション ■募集背景 同社の空調を中心としたソリューション事業の拡大に向けて、 データを核としたサービス創出、モノづくりを革新するデジタル工場化、 デジタル技術活用による各種業務プロセスの刷新等を全社で進めており、それらを推進いただきます。

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 外資コンサル日本法人内でのクラウドチームへご参画いただきます。 ※エンジニアではなくコンサル枠となります。 さまざまなサービスと実装パターンを活用して、 安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指します。 具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、 データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューションを設計します。 組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、 およびグローバル分散向けに設計されていることが目的です。 ＜想定される作業＞ ・データエンジニアと緊密に連携し、 　バッチおよびリアルタイムデータ処理用のデータパイプラインの構築と最適化を目指します。 ・データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、 　高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。 1.データモデリング 2.データベース管理 3.データ統合 4.データガバナンスとセキュリティ 5.データ分析と視覚化 6.テクノロジーの評価と実装 7.コラボレーションとコミュニケーション 8.戦略計画 ※各項目詳細は、面談時にお伝えさせていただきます。 ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※

作業内容 ■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 ＝＝＝＝＝ ※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 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～ 新プロダクトのバックエンドエンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当していただきます。 Joinしていただくタイミングでは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、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます！ 新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しており、 当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の 開発メンバーポジションの募集でございます。 （サプライチェ－ン事業とは？） 薬局における在庫管理・発注業務や流通といった業務はコンビニなど他業界と比較すると、 勘と経験に多くの部分を依存しており、テクノロジーによる最適化の介在余地を多く残しています。 AIを活用した自動発注サービス、その先には薬の二次流通への介入などを通じて、業界の変革を目指します。 （具体的な業務内容） 新プロダクトにおけるバックエンド側の実装に特化した業務を担っていただきます。 ・プロダクトマネージャとの仕様策定 ・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 fpts newtypets 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 ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎

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 特殊データ集計サービスのデータサイエンティスト業務 ・新たなデータ分析手法の検討、開発 ・分析アルゴリズムのプロダクトへの実装 ・統計的知見、最新分析技術を積極的導入

作業内容 社内データの利活用を推進するデータサイエンティストをご担当いただきます。 多種多様なデータを用いたデータ分析からモデル構築を担うポジションです。 また、機械学習では画像処理や自然言語処理を用いた業務の自動化の実現にも関われるため、経験が積める環境です。