週3日の案件一覧

■業務内容

・データサイエンス案件の要件定義、分析作業、報告会参加

・メンバー育成

・生産体制の整備、社内ナレッジマネジメントコンテンツ作成・監修
■PRJ例

┗ロジスティック回帰、機械学習を用いた二値分類モデル構築（案件）/時系列予測（prophet）のpythonモデル構築（案件）

・顧客へのヒアリングから要件定義、モデル構築設計

・python（Notebook形式）またはIBM SPSS Modelerでのモデル構築

・モデルの精度評価、ビジネス指標での評価

・顧客への報告書作成、報告会の実施

・クライアントメンバー作成プログラムへのFB、QA対応(尚可業務)
●メンバー構成

PM：1名作業メンバー：3名(データハンドリング・集計)

●データ

Dataレイクは現状なし。コールセンターからCSVデータを受領

ツール：Teams

服装 ：ビジネスカジュアル(砕けた感じでもOK)

環境：Jupyter Notebook（Win）を想定

自動テストのスクリプト作成

コミュニケーションが抵抗なく取れる

・クラウドページの更新作業、新規クラウドページ制作・検証業務

・新規シナリオ企画・設計・製造・検証業務

・既存シナリオ改修・検証業務

・定量・定性データによる効果測定作業支援

・前各号の関連付随業務

・Salesforce Marketing Cloudの運用経験

■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

■概要

Google Analytics（GA：ユニバーサル アナリティクス)が2023年7月1日にサービス終了されることが正式にアナウンスされ今後は後継の「Google Analytics 4（GA4)」の導入、GA4のタグによる計測が必須となります。

・クライアントで確定している移行プロジェクトの開発・コンサルトとして業務。

■業務

GA4での計測対応及びコンサルティング、計測運用における計測エンハンス並びにコンサルティング

　┗GA4による計測設計や実装及び改修レポート分析

■クライアント体制

チーム体制 ：16名（社員9名＋外部スタッフ7名）

マネージャー ：社員1名

コンサルチーム ：社員4名＋外部スタッフ2名

サポセンチーム ：社員2名＋外部スタッフ1名

実装/開発チーム ：社員2名＋外部スタッフ4名　※該当チーム

■具体的

・コンサルチームの社員＋実装チームの外部スタッフのペアで組んで動いている。

・実装チームにはAA/GAの知見/経験のがいるため、コンサルチームの社員と一緒にフロント対応を行って頂く。

・ヒアリングに始まり事前調査、工数見積、要件定義など、お客様と打ち合わせやコミュニケーションツールでのやり取り。

・上記から実際に設定や実装まで対応いただいている

※クライアント内で上記以外多くのAA(Adobe Analytics )案件も保有。

※希望やスキルでAA案件もお願いする想定も有

・技術環境（使用ツール）：

FiddlerCharlesPostmanApachePHPWinMergeVisual Studio CodeAndroid StudioXcode

・コミュニケーションツール：

Teams、Outlookが基本です。顧客とは案件次第となります。

・定例MTG：案件次第となります。

【概要】

TreasureData→PowerBIへの可視化までご対応をお願いします。
【環境】

TreasureData,PowerBI,SQL
【業務】

・データパイプラインの設計、構築

・ダッシュボード構築・クライアントとの細部仕様調整

データソース→ETL→BIへのデータ連携業務となります。

複数案件があり、タスクベースでアドホックな対応をお願いします。

分析は別スコープとなります。

■概要

動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。
■業務

・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築

・上記に付随するドキュメンテーション
■環境

Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

元請クライアントで、これまで食品を作っていたメーカー（小売に卸すのがメイン）が、新規事業として飲料の事業開発を開始

すでに元請が一度ご支援させていただいて、事業計画や販売シミュレーション、ブランディングなどは方向性検討済み

一方で、具体的にこれから動かしていくうえで、現場レベルで一緒に伴走しているメンバーが不足している

【内容】

・飲料開発におけるブランディング/マーケティング周りのアドバイザリー支援上記に関係する飲料開発におけるマーケティング支援

■背景

AIサービスを展開されているクライアントにて3月~受注確度が高いPRJが複数走っている

■概要

お客様におけるAI/機械学習活用に向けたコンサル・クライアント折衝・分析・機械学習システム・モデル構築業務

※複数案件に携わっていただく可能性はありますが、スキル・条件に応じてポジション検討可(1案件も可能)

■案件候補_例

①機械学習エンジニア(エンドは1000名規模の会社_エンタープライズ系)

・基本的にリモート対応

・エンドはリテール業界

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築はクライアントが対応

┗構築・テストを進めている

┗機械学習システム構築

┗上記モデルをクライアントのMLconnect上でデプロイしていく

②自然言語モデル(クライアント社内サービスの改変・改修)

・日本語の自然文をAIが自動スコアリングする仕組みの開発

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築

③需要予測モデル構築(AIエンジニア)

④製造業SCM領域のAI案件(コンサル)

・横でPower BI レポートや基盤構築PRJも走っている

・案件によっては、リモートによる対応も可能

・案件によってはコミュニケーションを図るために週1～2程度の出社相談あり

・スキル・条件に応じて、複数案件に携わっていただく可能性有