データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 4ページ目

作業内容 ご依頼のある部署は、（製造業）社内の様々な部署にコンタクトを取り、事業戦略と絡めながら、データ駆動型経営へ 変革する為の企画～事例創出をテーマにデジタル化、データ活用（発電量の予測、需要予測）のテーマ探索、企画化、事例創出を行っています。 その中でコンサルタントや、各担当者とコミュニケーションを取りながら、データ分析、可視化作業を行っていただきます。

作業内容 [ポジション]：データアナリスト ※AIエンジニア オープンデータから抽出した情報（客観的事実）をもとにAIを活用し数理モデリングし、 ファクトベースの中立、客観的なスコアリング。 企業や自治体のESG/SDGsの情報抽出、各種エンジンを用いた分析。 それらを行うプロダクトの開発・運用。

作業内容 【役割】 プロダクト横断 【PRJ概要】 ・リリース済み/広告予算配分シュミレーションツールのアルゴリズム改善・精度向上 ・広告テキスト自動生成/キーワード抽出 ・AIによるバナーへの自動タグ付け→タグごとの効果予測。 ・R&Dフェーズ

作業内容 コンシューマ向け某Webサービスについて、アクセスログ情報や関連する各種情報から、ユーザの行動把握や分析を行い、サービスの導線改善の提案などコンサル的な動きを行う。

作業内容 【概要】 大手アパレルメーカー社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。 必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。 課題例： ECサイト運用にあたり、2回目以降の購入者が少ない。 【現フェーズ】 分析環境の構築、収集、整備 【業務スコープ】 ・顧客折衝、要件整理、設計 ・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析） ・機械学習モデルの構築（場合によって） ・ステークホルダー向けの分析レポーティング ・メンバーアサイン、進捗管理（場合によって） 【環境】 ・サーバ/AWS EC2 ・ストレージ/S3 ・DWH/Amazon Redshift Spectrum ・BI/Tableau ・Python（pandas） ・SQL ・Github ・Slack,backlog

作業内容 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当頂きます。 各種データを使って各種指標や統計値さらに機械学習を応用した予測モデルを構築し管理していきます。 ▽データサイエンティストの担当範囲 ・統計的指標、予測モデルの構築 ▽業務内容 ・各種指標の開発と管理 ・機械学習による予測モデルの構築

作業内容 ・クライアント企業の現状をアセスメント ・統計解析ソフトを活用してクライアント企業のDB分析を実施（データサイエンティストと協働） ・クライアント企業のDB構造を見て、分析の企画を行い、提案 ・クライアント企業のCRMプログラム（システムソリューションを含めた）の企画 ・上記に関連する資料作成や定例MTGのファシリテーション

作業内容 ①不動産に関わる物件（数千万単位）と顧客（数百万単位）のデータを統合管理できるデータモデルの設計②データ構造や論理設計の合理化検証③今後の新ビジネスに向けてのデータ活用などの提案

作業内容 統計解析や機械学習等の分析手法を用いたデータ分析により、顧客のビジネス課題の解決、業務改善提案を実施する。 業務コンサル等と連携し、最適な分析手法を組み合わせて課題解決を実施する。

作業内容 アナリティクス・AI案件の推進 金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを行っていただく。 ・PMとしてクライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件に対応し、データを活用した新規事業企画、事業推進も担当

作業内容 ・ビッグデータのビジュアライズ ・AIやビッグデータ解析 ・教育関連支援プラットフォーム開発

作業内容 医療現場での診断や予測などのデータ解析や画像認識のモデル開発に携わってもらいます。 言語はPythonを用いります。 基本的に要件定義から行っていただきます。 開発工程 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装, 単体テスト, 結合テスト, システムテスト, 運用・保守

作業内容 情報漏洩・犯罪を予防する自然言語処理系の機械学習開発 新規プロジェクトの立ち上げに関わっていただきます。

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 某エネルギー事業会社様のデータアナリティクス部署にて、下記案件を始めとする数理最適化プロジェクトにおいて、データサイエンティストとしてアサイン予定になります。 ・オペレーションの最適化 【業務スコープ】 ①ビジネス課題の特定 & 分析の設計 ②ビジネス要件整理 ③定式化 ④最適化アルゴリズム開発 ⑤プロトタイプ実装 ⑥本番システム実装 ⑦検証 ⑧導⼊ ③、④、⑤、⑦のサイクルを担当頂く想定。 国内屈指のデータアナリティクス部署へのアサインになります。

作業内容 ツールはAzure使用。 分析要件決定後（ここは別途コンサルが担当）、 分析前のデータ収集・整備及びモデル選定から分析を行うポジション。

作業内容 データ分析（データマイニングやテキストマイニング）を利用して、 広報やブランディングの高度化、製品企画の高度化に資する施策の立案、具体化、推進

作業内容 ・業務プロセスを整理し、各プロセス毎にユースケースとBI要件を定義 ・データ連携/参照の要件定義作成 ・BIツール作成 ・クライアントとの会議体運営

作業内容 各種マーケティング関連データの集計、分析業務 （集計表をチャート化し、数字の要因と今後の示唆のコメントを記したレポーティング含む）

作業内容 【20代~40代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクトに参画いただきます。 クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するものです。 このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを個別のプロジェクトとして分析も行っています。 今回は、この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストを募集しています。 ■具体的な作業内容　　 ・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定 ・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形 ・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化 ・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化 ・ユーザーへのレポーティング ・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

作業内容 ・業務内容： 1. 予測モデル構築用データのクレンジング 2.  1のデータの可視化（単純集計等） 3.  1のデータを使用した予測モデルの構築 4.  1～3に関するドキュメント作成

作業内容 某大手商社が資本に入っているコンサルファームにて 多種多様なデータ解析の依頼がくる部署。 ※POS/レコメンドエンジン、需要予測、HR関連（退職者予測）等 先方プロパーと共に対応。

作業内容 ・データ加工 ・基礎分析 ・ユーザークラスタリング ・ロイヤルユーザー要因分析 ・CTR予測モデルの作成 ・クリック予測モデルの作成 ・施策提案 ・実環境（GCP）の導入

作業内容 業務内容：RやPythonを使用し、車のセンサーデータ分析、危険運転の判別 ※画像や動画解析などもして頂く可能性もあるとのことです。

作業内容 【案件概要】 ファッショントレンド予測モデルの構築・改善。 ※現在ベースとなるトレンド予測モデル（3カ月程度先の需要予測）が 構築されているが、業務に適用していく上でモデル精度の向上や 予測単位の変更などの改善を実施

作業内容 ・クライアントからオーダーいただいたデータ分析 ・分析に基づいた示唆だし ・会議のファシリテーション

作業内容 ・Web広告やテレビ広告などのマルチメディア間における 　予算アロケーション技術の開発に携わっていただきます。 ・具体的には以下の作業をお任せいたします。 　-クロスメディアパネル履歴データを利用した媒体ごとの効果推定 　 媒体間の因果関係の分析 　-分析結果に基づく予算アロケーションアルゴリズムの開発

作業内容 以下データの分析を行う　　・ベイズ回帰機械学習(パターン認識・偏差値分析)　　・ポートフォリオ分析(平均点・満足率)　　・ブラックショールズモデル(確率分析)　　・モンテカルDCF(時間軸分析)

作業内容 分析チームのプロジェクトマネージャーのもとにてマーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をご担当いただきます。 　　　 ◆開発環境 ・データベース : BigQuery ・分析環境 : Colaboratory,VertexAI 等 ・言語：Python、R

作業内容 音楽関連のマーケティング分析-基本的にはエンドからの要望にアドホック分析対応。-分析が中心となるため、機械学習自体の知識はあった方が良いですが必須ではない・かなり大きなデータを分析するため、田町で週に2-3日程度(音楽配信ログや人流データなど)・一部データについては、リモートでの分析対応。