その他の地域の案件一覧

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該当件数:317

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案件内容

・Webサイトのチャットに関するデータ分析
・分析結果を踏まえてサービス改善を行う、というサイクルを回していく。
・著しく高度な分析スキルが求められているわけではないが、コミュニケーション能力
・対応力等は必要。

必須スキル
・Python/SQL 等での基本的な分析、機械学習経験
・自然言語処理での何らかの分析経験
案件内容

エンドユーザー社内にて、インフラエンジニアが不足しており、ご支援いただける方を探しております。
お願いさせていただくメインのタスクとしては、サーバの構築/運用/保守となりますが、ネットワークやクラウド知見がおありでしたら適正に応じてタスクをお任せいたします。

※エンドユーザーのオフィスが新潟駅付近にございますので、そちらでオンサイト対応頂ける方が対象となります。

必須スキル

・サーバに関する経験(Linux)

案件内容

ウェブサイトでのチャットデータを分析して、サービス改善等に繋げるための支援。
高い分析スキルは求められないが、コミュニケーション能力、対応力は必須。

必須スキル
・Python/SQL 等での基本的な分析、機械学習経験
・自然言語処理での何らかの分析経験
案件内容

割り振られた機能要求をもとに、基本設計から詳細設計、実装、テストまで一気通貫で担当
ウォーターホール開発とアジャイル開発を組み合わせたハイブリット開発

必須スキル
・AWSのサービス(EC2, S3, CloudWatch, Backup,DynamoDBなど)を使った開発経験、知識がある方

 

・DB(Snowflakeの経験があればベター)の設計、構築、SQL実装経験がある方
・クライアント、サーバー含めたWEBアプリ開発の経験がある方

 

・社内外問わずコミュニケーションができ、ふわっとした状態の要望を受けても自分でヒアリングし要望を固めて進めていける方

 

・わからないこと、経験が浅いことでも調べたり確認したりしながら進めていける方

 

・物怖じしない方(現場が忙しい時であっても自分から質問する、レビューで指摘があっても自分の意見が言えるなど)

 

・週2程度名古屋市栄に出社できる方
※能動的に推進して、求められる品質、期間で成果をだせるとクライアントが判断すれば完全リモート可
案件内容

データの可視化・加工・分析・モデル構築による業務改善と成果創出

必須スキル
・Python,R等のプログラミング言語
・数理最適化手法、機械学習アルゴリズムの活用
・構造化データの構築、分析可能なDB作成スキル(SQL等)
・上記の開発を自作で行える方(実践タイプのデータサイエンティスト/データベーススペシャリスト)
案件内容

【概要】
・新規システム構築。
・クラウド基盤:Azure
また、ローコード開発でアプリ開発有(Azure上にAzure機能を使ってサービスを作っていくイメージ)
・7月末に基本設計から詳細設計まで完了、今後は環境設計と構築のフェーズ

【業務内容】
構築作業、テストのほか、レビューなど担当

必須スキル
・Azure基盤の設計から構築、テストまで幅広く携わったことのある経験者。
※Azureの各種マネージドサービス(AppserviceやFrontDoor等)のサービス同士の組み合わせや、各サービスを考慮しならないため
・設定値等幅広い知見
案件内容

クラウド上に蓄積された車両走行データ(ビックデータ)をもとに、様々なデータ(地図など)を掛け合わせての分析
・検証対象地域/期間等でのデータ抽出、整形
・抽出したデータを集計、分析、可視化
・報告書作成・顧客担当者への報告、作業は、アジャイル的に実施
・顧客担当者とのデイリーミーティングで分析要件や状況を共有
・方向性、検証など都度調整して実施

必須スキル
・機械学習の知識、経験、高度な統計知識(自ら学んで吸収していける素質、姿勢のある方でも可)

 

・データ集計、分析に必要となる数学的知識、基本的な統計知識
・集計分析結果から報告書の作成(EXCEL,PPT、目的/方法/結果/考察で整理)
・お客様へ報告、フィードバックの理解、整理
・データクエリー(SQL等)、Pythonによるデータ集計分析
・課題設定/問題解決 思考
案件内容

社員もプロジェクトメンバに入れ、隣で一緒に分析&座学しながら教育するプロジェクト
一定のデータ分析スキルとコンサルティングスキルを保有し、人に教えることができるスキル感があると良い

必須スキル
●ビジネス
- 鉄道業界における営業テーマ(特急券販売データ、改札間ODデータ・・)の理解
- 鉄道業界における技術テーマ(軌道や電線の点検履歴、故障履歴・・)の理解
●データサイエンス
ー 基礎的な統計知識が一定ある
- Pythonを用いた集計が実施できる、前処理ができる(Pandas等)
- 機械学習モデルの構築(クラスタリング、ランダムフォレスト、LightGBM等)、時系列モデルの構築
  (ARIMA、SARIMA)ができる
- その他、アドホックな分析質問に対応することができる(一定の分析実務経験がある)

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