データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 68ページ目

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 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 ■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 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 営業・保険金支払い部門の部支店主体経営をサポートするため、経営ダッシュボードの構築を行っています。 同ダッシュボードでは、部支店が所在する地域のマーケット動向や事故トレンドを捉えることができるよう、社内外のデータをわかりやすく表示し、部支店長および課支社長が自部支店・課支社の活動の方向性を決定できるようなものを目指しています。 ■人物像 データ分析に係る以下ポジションを募集します。 (1) データエンジニア ・社内外データの調達／抽出／加工による、可視化・機械学習モデリング用のデータマート作成 (2) データアナリスト・データサイエンティスト ・営業部門あるいは保険金支払い部門での意思決定に寄与するデータの可視化 ・説明可能な機械学習モデル(ホワイトボックス)の作成 ・同ダッシュボードの開発はアジャイル開発の一手法であるスクラムを採用しており、分析を行うスクラムチーム（ビジネス・DS主体）に参画して業務遂行いただきます（開発を行うスクラムチームは別に存在するため、システム開発はスコープ外）。 ・取り扱うデータは以下の通りです。 　・社内データ：契約データ・事故データ(ノンマリン全種目)など 　・社外データ：人口、気象、企業など、様々なデータ

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 大手石油販売会社のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進プロジェクトにおけるデータサイエンティスト業務をご担当いただきます。 クライアントの要件ヒアリングを行いつつ企画・提案段階から携わっていただきます。 ★現在動いているDX 推進プロジェクト例 ・Salesforceを活用した顧客分析 ・設備保全のデジタル化 ・サービスステーションのスマートシティ化 ・BIツールの活用　など

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