23区の案件一覧

Primeのデータ分析担当者と共に、生命保険企業向けのデータ分析業務をご担当頂く予定です。
・保険事業リスク管理に掛かる、データ分析の高度化PJ
・データ調査、データ分析設計、AIスコアリングモデル策定、統計値指標に基づく異常値分析など
・分析担当メンバーとして、上記工程を分析チームと共に実施。
[関連システム/スキルマップ] Python、R、SQL、AWS、SAS、Tableau、他

・データ分析上流工程の経験（データ調査/分析設計/環境構築など）
・Python、R、AWSなどの言語/環境を用いたデータ分析実務経験
・ロジスティックス回帰等を用いた統計解析経験（類似経験でもOK）
・機械学習を用いた、AIスコアリングモデルなどの経験（類似経験でもOK）
・クライアントコミュニケーションスキル（プレゼン等）

通信業界のクライアントに向けた分析案件のマネジメント支援。
マーケティング分析（顧客離反予測やターゲットリスティング等）で、
顧客の属性情報やサービス利用情報等センシティブなデータを取り扱う予定となります。

・マネジメント
　一般的なプロジェクトマネジメントスキル全般
　（工数見積・管理、スケジュール作成、タスクのブレークダウン（WBS化）等。）
・ビジネス
　資料作成（分析方針をまとめた打合せ資料や進捗報告資料等、スピード感を持って作成できる方。）
・ファシリテート
　クライアント先社員も同席する打ち合わせにおいてもリードする必要あり。
・コミュニケーション
　顧客との対話が円滑に進められる程度のトークスキル。配下メンバーのケアを手厚く行える方。
・分析
　複雑なアルゴリズムは用いない。
　scikit-learn等の既存のライブラリを用いた機械学習モデルの構築手法や、
　分析方針の立案が可能である。

自身でコーディングを行う機会は無いため分析に関する実装力は不要となります。
また、コーディングレビューについても他要員にてカバー可能な為、
分析に関する高度な知識も必須ではありません。

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最終目的。
現状：
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容：
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最大目的。
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容：
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。　
・需要予測した結果を基づいて、発注システムに組み込んでいく。

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・需要予測アルゴリズムのスキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験（3年以上）
・チームで開発をした経験（1年以上）
・業務でJavaまたはPythonを用いてプログラミングをした経験（1年以上）
・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
・Linuxの基礎知識（grep,chmod,sshなど基本的なコマンドが使えること）
・テストケース設計の基礎知識（境界値分析など）
・Java・Python・機械学習の知識が必要になりますので、未経験の領域については学ぶ意欲があること

新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。
（所属はR&D事業部）
・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助
・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装
・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

・画像系AIのプロジェクトにおいて1人称で提案から検証、報告を行えること
・研究開発要素があるため、論文などから技術情報を仕入れて実装検証できること
・Python

・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成
・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援
・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

・統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験
・前処理を含むデータ分析に関するプログラミングの基本的な知識と実務経験
・SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験
・BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識
・クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、
社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用
【業務スコープ】
機械学習モデルの開発およびシステム実装

・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・スマホゲームを遊んだことがある

自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。
依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。
[ 短期的 ]
・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
・ A/Bテストによる施策の効果検証
・ 統計的因果推論による施策の効果検証
・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
[ 長期的 ]
・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
・ 検索エンジンのアルゴリズム改良
・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

[ データサイエンス ]
・ 統計検定2級レベルの知識
・ 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・ マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ ビジネス ]
・ 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・ 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[ エンジニアリング ]
・ SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・ 100~200行のコードを読み書きできること
・ 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
・ Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
・ Git・GitHubの利用経験

・Finance部門, Corporate Plannig部門等におけるデータ分析・レポーティング業務のサポート
・主な業務：コスト・採算管理業務、KPI Dashboardの予実管理

・Excelを使った分析・レポーティングの経験（関数、マクロ、Pivot、DB接続及びSQL等）
・BIレポートの要件定義、開発経験
・英語：読み書き程度（英語を使った口頭でのコミュニケーションは不要）