データアナリストのフリーランス案件・求人一覧 | 4ページ目

作業内容 ・Azure Databricks でデータクレンジングを実施し、経営用に Microsoft Fabricにてダッシュボードを開発 ・フェーズ：要件定義、設計、開発、試験

作業内容 Azure Databricksを活用したデータクレンジングフロー開発、およびMicrosoft Fabricによる経営用ダッシュボード構築案件になります。 要件定義から試験までの全フェーズに携わる業務です。 フェーズ：要件定義、設計、構築、試験をご担当いただきます。

作業内容 ・データ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、ナレッジシェア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。 - データアナリストとの協働によるデータ分析関連業務の運用、プロジェクトマネジメント - BIツールによるデータの可視化(レポーティング・KPIダッシュボード作成) - 分析に基づく事業課題の発見及び解決策の提案 - GoogleAnalyticsに関わる各種運用業務 - GA4データ及びコンソールに関するレバテック問い合わせ対応 - 不具合調査〜修正提案等による品質維持及び改善支援 - 追加イベント/パラメータ実装支援(設計及びFE開発チームとの連携) - データ基盤構築 - データ分析基盤の整備 - 分析オペレーション改善 - レバテックへのナレッジシェア

作業内容 ・顧客のビジネス課題を解決するためWEBアプリケーション開発 ・SENSY MDを活用した案件のプロジェクトワーク ・SENSY MDに搭載されているモデルとの連携 ■詳細業務例 ・技術スタックを大幅に変更するリプレース作業 ・ビジネスサイドと協力して顧客課題のヒアリングや技術要件の確認 ・受領したデータのマネジメント（要件定義やETL） ・アウトプットをベースにした課題解決の提案 ■体制:ご担当者1名＋本ポジション 同社は、現在今までの同社プロジェクトの知見を集約した新規プロダクトを開発しております。 特に現在は小売業界（スーパーマーケット/ドラッグストア/ホームセンター）を中心に新規プロダクトを導入していただいており、 業界一位の需要予測/自動発注システムを目指しています。 今回は、開発拡大にあたり、開発スピードをあげるために、メンバーを募集しています。 具体的には、高精度の需要予測を行うWEBアプリの開発に携わっていただきます。

作業内容 ■弊社事業について ▼主要事業 誰もが自分らしい働き方を叶えられるよう、 WEBデザインやWEBマーケティングなどのクリエイティブスキルレッスンやコーチングプログラム、 仕事機会を提供し、 これまでに累計7万人以上に受講いただいています。 2021年には、理想のキャリアや人生の実現のために不可欠なお金の知識の獲得を目指すサービスの展開を始めました。 ▼循環型キャリアプラットフォーム 当社運営のスクールは学んで終わりのスクールではありません。 キャリアの機会をシームレスに提供していく事で、働くことでまた学びが生まれる、 そんな「学ぶ」と「働く」が循環するキャリアプラットフォームを目指しています。 ▼成長可能性と組織 当社は女性のキャリア課題だけでなく、様々な不均衡の変革に挑戦していきます。 これから展開する事業に性別や年齢、国籍、テーマの垣根は無く、だからこそ組織のダイバーシティを大切にしています。 ▼伴走するプロダクト 理想のキャリアや生き方を叶えるためには、ユーザー自身の意思と努力が必要です。 自ら踏み出す意思さえある人に対しては、テクノロジーとコミュニティによって、一人ひとりに伴走する学習体験を提供していきます。 ■仕事の魅力 ・ データを活用して意思決定をする文化が醸成されており、データを正しく理解し活かすために工数をかけることが可能です。 ・事業メンバーとの距離も近く気軽に相談、確認できる環境にあります。 ■業務内容詳細 1.事業部内でのLightdash活用における分析精度低下改善。 →仮説を立てて分析をしていくなど。提案型でご支援いただきたい。 2.体験レッスンなどの動画や音声データを蓄積し利活用。 3.弊社の学習コンテンツを活用するユーザーに適切なキャリア提案のためのデータ分析。 ■データチームの開発環境 ・データ基盤 ： BigQuery ・データソース ： Google Analytics4 / KARTE等 ・データパイプライン ： dbt / Fivetran ・BIツール ： Looker/Lightdash

作業内容 本ポジションでは、デジタルマーケティングを通じて、がん検査キットの価値を消費者に届けるための戦略立案から実行までをご担当いただきます。 具体的には、以下の業務に柔軟に対応いただく想定です。 ・広告戦略の策定 　→ターゲットオーディエンスや広告の目的に基づいて、最適な広告戦略を立案します。 ・広告キャンペーンの設定 　→Google広告などのプラットフォームを利用して、広告キャンペーンを設定します。 ・予算管理 　→広告予算を設定し、その範囲内で効率的に運用します。 ・効果測定と分析 　→広告のパフォーマンスをモニタリングし、クリック率やコンバージョン率などの指標を分析します。 ・最適化 　→分析結果に基づき、広告のターゲティングやクリエイティブを調整し、効果を最大化します。 ※ソーシャルメディアマーケティングもお願いする可能性があります ■組織体制 マーケティングリーダー1名、コンテンツデザイナー1名、Webディレクション1名、データアナリスト1名の4名体制です。 同社は社会貢献を使命と考えられている名古屋大学発の医療系テックベンチャー企業で、がん検査キットを開発・販売されています。 世界最大の生命科学系雑誌「ランセット」に取り上げられるほど、業界で注目されており、 科学技術振興機構・大手保険会社・大手不動産会社・VC等から大型出資を受け、事業が急拡大中です。 売上も、2023年は5倍、2024年は4倍と成長しており、今年は3倍を目指している状況で、 がんや疾患の早期発見に向け、サービスのさらなる拡大と社会浸透を目指し、現在、マーケティングを最注力事項と捉えられています。 すでに弊社経由で4名マーケターの方がご参画中ですが、今後さらにデジタル広告運用に力を入れていかれたい方針のため、 即戦力でお力添えいただける方を募集されています。 なお、医療機関等のD2Cや、Amazon楽天等のEC、TVCM、企業の福利厚生、電車広告など、すでに様々なチャネルを用いて戦略的に拡販されていますが、 直近は調剤薬局やコンビニ、デパートでの陳列による直販も行っており、オンライン・オフライン双方でマーケティング戦略を実行される方針です。

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 ■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 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【AIリスク検知サービス】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【新規開拓効率化Webサービス】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】 ・各種データソース（アプリDB、ログ、外部APIなど）のETL/ELTパイプライン構築・運用 ・DWH設計・運用 ・BIツールによる可視化 ・データベースのスキーマ設計・運用 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。

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。 【開発環境】 フロントエンド：React.js, Next.js, TypeScript, Apollo, MUI バックエンド：Node.js, TypeScript 機械学習：Python, PyTorch, MLflow API：GraphQL, REST クラウド：AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 認証：Cognito データベース：PostgreSQL, Amazon DynamoDB CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild IaC：AWS CloudFormation 利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket

作業内容 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【AIリスク検知サービス】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【新規開拓効率化Webサービス】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】 ・各種データソース（アプリDB、ログ、外部APIなど）のETL/ELTパイプライン構築・運用 ・DWH設計・運用 ・BIツールによる可視化 ・データベースのスキーマ設計・運用 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。

作業内容 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービスについて】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービスについて】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 某出版社にてデータアナリスト業務を依頼させていただきます。 【業務スコープ】 ・データマートの構築 ・BIツールを用いた可視化 ・アドホックな分析 ・レポーティング

作業内容 Snowflakeを用いた、データレイクビジネス活性化のためのデータアナリスト・データエンジニア業務支援。

作業内容 概要： 登録者数40万人の電子お薬手帳の調剤データ、購買データといった パーソナルヘルスレコードから ビジネスにつながるインサイトを探し出す データアナリストとしてご活躍いただきたい。 業務： ・分析設計 ・データマート作成 ・可視化、示唆出し等

作業内容 データ分析・可視化・マネジメント ・加盟店の契約・取引・売上などの情報の可視化 ・既存DBの解析⇒データクレンジング ・データ分析基盤へのデータ移送方式設計・製造

作業内容 大規模なログデータを活用して、属性ごとにユーザーの興味関心や行動傾向が分かるマーケティング分析ツールの開発を推進していくPJで、そのデータ基盤を構築するため、もっとも重要となるユーザーのクラスタリング・モデリングを担っていただけるデータアナリストを募集しています。  

作業内容 ・AISaaS向けデータアナリスト案件に携わっていただきます。 ・主にLooker Studioを導入しユーザーの動向を分析する業務をご担当いただきます。

作業内容 概要： 金融業のDXにおいて、データアナリストとしてアサインいただきます。 業務スコープ： ・データ集計、可視化 ・KPI設計、施策立案 ・分析、ドキュメンテーション ・効果検証

作業内容 【業務内容】 プロダクトと経営に関するデータを可視化し、あるべき姿を導いていくための調査・分析業務 プロダクトと経営の健康状態をモニタリングするための各種KPIの可視化、また、そのためのデータ設計 ユーザー体験を可視化し、あるべきデザインを導くための各種UXリサーチ ユーザーインサイトの抽出、施策立案、施策の効果検証 【使用ツール】 Metabase BigQuery AppsFlyer Firebase Google Analytics など

作業内容 【概要】 ・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クライアントのPJ ・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、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参画予定 【業務内容】 ・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～実行まで担当 ※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いる状況

作業内容 ・カード会社の新規事業であるデータサービスプロジェクトになります。 カードの決済情報を要件に基づいて抽出・加工を行い、レポーティングし、ユーザーのマーケティング活動を支援するサービスです。 データアナリストは、データ抽出のための要件決め、抽出されたデータをもとにレポーティングと示唆出しを行います。

作業内容 概要： 登録者数40万人の電子お薬手帳の調剤データ、購買データといった パーソナルヘルスレコードから ビジネスにつながるインサイトを探し出す データアナリストとしてご活躍いただきたい。 業務： ・分析設計 ・データマート作成 ・可視化、示唆出し等

作業内容 ・定式化ドキュメントの作成 ・最適化エンジン(CPLEX/Gurobi)を用いたプログラムの実装 ・入力パラメータの整理、分析 ・最適化結果の評価

作業内容 概要： 登録者数40万人の電子お薬手帳の調剤データ、購買データといった パーソナルヘルスレコードから ビジネスにつながるインサイトを探し出す データアナリストとしてご活躍いただきたい。 業務： ・分析設計 ・データマート作成 ・Tableauダッシュボード開発

作業内容 ■デジタル事業部受託案件：UXプランナー/データアナリスト ■ポジション： （A）UXプランナー　2名 （B）データアナリスト 　1名 ■案件概要： 受託するプロジェクトに携わって頂きます。 ＜事業部ミッション＞ ・デジタルマーケティング戦略・企画立案 様々なデジタル接点を駆使し、特定のWebサイトだけではなく、 ブランドサイト、ECサイト、コミュニティサイトといった多種な メディアを活用してデジタルマーケティング戦略を策定。 ・Webサイト運用業務 運用フローの見直しから顧客コミュニケーションのさらなる 最適化を実現。 ＜具体的な業務例＞ ・大手飲食向けサイトリニューアルにおけるUX検討・提案など ・Googleアナリティクスでのデータ分析、改善提案など

作業内容 Azure Databricks でデータクレンジングを実施し、経営用に Microsoft Fabricにてダッシュボード構築する案件。 （データクレンジングフロー開発）

作業内容 クライアントのデータ利活用対応業務において以下の業務を担当いただきます。 ・BIでのデータ可視化および分析 ・データプレパレーションツールデータ加工 ・AIを活用した最適化

作業内容 調剤薬局向けSaasサービスのデータアナリストとして、データの抽出/分析やKPIダッシュボードの構築、データ基盤のモニタリングなどをご担当いただきます。

作業内容 カード会社の新規事業であるデータサービスプロジェクトになります。 カードの決済情報を要件に基づいて抽出・加工を行い、レポーティングし、ユーザーのマーケティング活動を支援するサービスです。 データアナリストは、データ抽出のための要件決め、抽出されたデータをもとにレポーティングと示唆出しを行います。

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 【PG】× 1名程度 ・データクレンジング作業 ・多岐種類にわたるコンテンツのビッグデータから SQLを使いデータ取得しアナリストへ渡す ・その他、ビッグデータに関わる作業 ・ゆくゆくはアナリスト（分析など）の仕事にも携わって頂きます！

作業内容 web系事業会社にて、データアナリストの補佐を行っていただく案件になります。【業務スコープ】・データの抽出、マート作成・BI上でダッシュボード構築（Looker）・分析設計

作業内容 ■概要 Datasphere計画設計リード ■詳細 Datasphere上の変更設計開発・リード

作業内容 概要： SASを使ったデータ分析をお願いします。 業務スコープ： ・データ連携、加工 ・分析設計～可視化、レポーティング

作業内容 様々な医療データを収集し、お客様要望を基に統計データ作成に関する設計を行う。 また、設計を可視化したものを基にお客様と会話し、設計を繰り返す。

作業内容 ・下記を行っていただきます。 -SQLを使用したデータ分析 -BIツールによるデータ可視化 -Excelでのデータ入力/分析 -Pythonによるデータの整形