週3日の案件一覧

【業種】
・グローバル動画学習プラットフォーム

【概要】
案件①：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、定められた法人内のユーザー群の動画視聴履歴と視聴前後のテスト結果の変化を追跡、この変動に対しての相関を分析いたします
・法人にお返しするレポートにおいて必要な動画視聴状況とテスト結果の変化についての可視化をご担当いただきます
・相関を与えうる有望な指標の探索のための分析、特性に応じたユーザーのセグメント分割の実行をご担当いただきます

案件②：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、導入法人や一般消費者のユーザー動向を追跡、よりこのサービスの活用を行うための施策を定量的な分析から導出します
・分析設計を元に適切なセグメントに分けたユーザー群のプロファイル探索をご担当いただきます
・上記で得たプロファイルを元に、より活用が進んでいくための施策を提案するための根拠となる分析をご担当いただきます

どちらか一方もしくは、適切な工数分割により並行で対応していきます。

【対応内容】
・Pythonによる探索的データ分析
・分析設計補助
・分析設計の下での相関分析
・顧客セグメント分割などのクラスタリング分析
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明

・Pythonを用いたデータクレンジング・集計・分析（機械学習・統計解析）・可視化作業 ・PowerPointでの分析レポート作成作業 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポート説明のご経験 ・要件背景を咀嚼し、クライアントとの折衝を含めた自走力 ・エクセルを用いたデータ整理のご経験

・チケットに沿った機能の実装
・自動テストコードの記述
・必要に応じてデータ・インフラの設計
・デプロイスクリプトの構築

・Python、 NodeJSなどを使用したWebアプリ設計
・開発経験3年以上

■背景■
食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、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、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。

■課題一例■
・商品IDが分析観点で作られていない
・年末やGW等に特殊な動きがある
⇒変動が多い時期に予測しきれていない
等

■やること■
前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

・SQL
※SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BYが可能なレベル(window関数までは不要)
※分析に必要なデータ抽出SQLの元はクライアントメンバーが作成するため、深いDWHの理解や高度なSQLは必要とされない。
※必要に応じて自分でデータ集約を行うぐらいは必要

・Python
※3年以上のコーディング経験
※基本的にはJupyter Notebook上でのモデル開発になります

・特徴量エンジニアリング
※ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、ラグ特徴量、集約特徴量、エンコーディング等を行いながらモデルを構築した経験。こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです

データサイエンティストが構築したモデルを実際の機械学習のプロダクションシステムに落とし込む作業をお願いいたします。

【詳細】
・MLアプリケーションPoCのプロトタイプの開発
・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装
・サービス監視設計/運用

・クラウド上でのPythonを用いたソフトウェア開発経験
・機械学習などの大規模データを扱うバッチ処理、ワークフローの開発/運用経験
・MLOpsの企画/設計/開発/運用経験

複数AIプロジェクト内で適性にあった自然言語処理のエンジニアとして参画いただきます。

業務
・顧客折衝、要件定義（適正によって）
・モデル設計、構築
・ドキュメント作成

開発環境
・言語：Python
・Deep Learningフレームワーク: PyTorch
・OS：Linux

・Pythonを用いた開発経験
・Git等開発ツールの知識と実用経験
・自然言語処理の専門性や研究実績
・チーム開発に必要なコミュニケーション能力

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

・金融業界の分析経験 ・KPI設計のご経験 ・SQL、Pythonを用いたデータ抽出加工の経験 ・役員、ステークホルダーへのアウトプット経験

[ML/MLOps系の記事の場合]
（※下記はエンジニアに求める要件です。イメージのため）
・CI/CDの経験(Github Action)
・Pythonなどを利用した開発経験
・GCPでのインフラ開発経験（GCS、BigQuery、Vertex AI、Cloud Dataflow、Cloud Bigtable、GKE、Cloud Composer）
・監視ツールの導入・運用経験（Cloud Monitaring）

[データサイエンス系記事の場合]
（※下記はデータサイエンティストに求める要件です。イメージのため）
・SQL/Python
・（want）時系列因果推論
・（want）反実仮想機械学習

機械学習・深層学習による時系列解析・異常検知解析の経験及び深い知見
異常検知に関する従来手法(ルールベースなど)の経験及び知見
Pythonによる最適なコードの実装能力

■背景■
現在クライアント様の方で顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援する自社プロダクトを開発しており、プロダクトの価値を高めていくために統計学に強みをもつデータサイエンティストを募集しています。

■業務内容■
広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する
社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する
また、自社プロダクトに限らずクライアントが開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う

■現在取り組んでいる研究開発プロジェクト一例■
・繰越効果や飽和効果などを考慮した非線形な広告効果の推定
・状態空間モデルによる動的に変化する広告効果の推定
・非線形数理最適化による広告予算配分の最適化
・統計的因果推論に基づく、より妥当な広告効果推定手法の探究

・大学院修士課程を修了し、線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解があること
・統計学や機械学習を用いた研究開発の経験（学生時代の経験可）
・Julia、Python、R などを使用したプログラミングの経験および、Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・プロダクト開発への興味関心

【概要】
TreasureData導入、運用保守案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における構築業務を担っていただきます。
多数のプロジェクトがあり、適性なものにジョインを想定しております。

【環境】
TreasureData,SQL,Python,Git

【業務】
・CDP及びDMPの設計/構築/運用
・各種DB、分析ツールを連携させたデータ管理、分析環境の構築
・データマートの設計/構築/運用
・クライアントとの細部仕様調整
・TreasureDataの社内講師（スキルによって）

・SQL
・TreasureData経験・Python