週4日の案件一覧

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案件内容

某ユニコーン企業にてデータアーキテクトとして業務をお願いいたします。

【業務スコープ】
大きく下記2つのタスクをご依頼する予定です。
比重は新機能開発案件6割:データ基盤タスク4割
※100%稼働率の場合

・新機能開発に伴うデータアーキテクトタスク
 -ログ設計
 -データマート作成
 -LookML作業

・データ基盤タスク
 -ETL運用保守及び新規開発
 
【参考使用ツール】
BigQuery、Looker、Dataform、CloudCompaser

必須スキル
・クラウドDWHを用いてデータエンジニアリングをおこなった経験
・中級者レベルのSQLスキル
(window関数等の記述)
案件内容

・エンターテインメント企業における、スマホゲームのログデータ投入業務をおまかせします。

【業務スコープ】
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)

必須スキル
1. SQLを用いたデータ抽出経験
2. Python、データエンジニアリングの開発経験
3. GCPでの開発経験
案件内容

・DWH層テーブルの設計
・DWH層テーブルのSQLおよびPySparkを用いた実装
・DWH層テーブルについての問い合わせ対応・不具合調査
・DWH層開発環境の設計・開発・保守・運用

必須スキル
・実務でのSQL利用経験(1年以上)
・実務でのDWH・データマートの構築経験(1年以上)
・実務でのプログラミング経験(2年以上)
・クラウド環境のDWH利用経験
・git/GitHubの利用経験
・チケット管理 (JIRA, backlog等) での開発経験
案件内容

クライアントドメインを使ったRecBoleでのオフライン指標出し&レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化
・MLシステム基盤の移行
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応(影響調査含む)

必須スキル
・Python,SQLの2年以上の実務経験
・Git, Jupyter Notebookの実務利用
・アルゴリズムの理解(ライブラリの知識含む)
・レコメンデーションアルゴリズムの理解(協調フィルタリング、コンテンツベース、行列分解、深層学習ベース、ハイブリッド)
・基本的なデータ処理技術の理解
例: データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリングなど
・GCP環境を用いた開発経験(GCP VertexAI, BigQueryは1年以上の実務利用経験)
・機械学習を用いたモデル、レコメンドモデル開発経験(直近2年以上MLエンジニアの経験がある方)
・MLOpsに関する実務経験(MLパイプライン構築、CI/CD、モデルのバージョニング、モニタリングなど)
・仮想環境を用いたチーム開発経験
案件内容

◆業務内容
・RecBoleでのオフライン指標出し&レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化する
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応(影響調査含む)

◆補足
自社にてECサイト・口コミサイトを開発運営している大手企業での案件になります。
リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、
意見、提案なども言いやすい環境です。

必須スキル
・Python、SQLの実務経験2年以上
・Git、 Jupyter Notebookの利用経験
・機械学習を用いたモデル開発経験
・チームでの開発経験
案件内容

【概要】
メディア事業における在庫予測と施策の効果検証業務を実施

【業務内容】
・Pythonによる予測モデルの作成と効果検証分析
・上記モデル作成および分析における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明

【言語】
・Python

必須スキル
・Pythonを用いたデータクレンジング/集計/分析(機械学習・効果検証)/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・分析レポートご説明の経験
・時系列データを利用した機械学習モデルの実装経験
・効果検証分析の実施経験
案件内容

【概要】
自動車商品データ及び顧客データを用いた市場分析と予測モデルの構築
四輪市場における新車/中古/部品それぞれの市場における、顧客価値観・要求/環境変化に基づいた価格等の商品属性に応じた、台数が予測可能なモデルの構築を担当

【業務内容】
・SQL/Pythonによるデータ抽出・加工・集計処理
・Pythonによる分析・予測モデルの構築
・上記分析およびモデル作成における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの作成およびご説明

【言語】
・Python
・SQL

必須スキル
<基礎エンジニアリングスキル>
・SQLを用いたデータ抽出・加工・集計作業
・Pythonを用いたデータクレンジング・集計・分析・モデル構築・可視化作業
・PowerPointでの分析レポート作成作業
・ビッグデータを用いた分析作業および機械学習モデルの実装経験

 

<マーケティング分野におけるデータサイエンススキル>
・因子分析等の手法を用いた顧客分析・商品分析の実施経験
・需要予測モデルの実装経験

 

<高度なモデル実装技術>
・ベイズモデル等の統計モデルの実装経験
案件内容

■背景
これまで登記簿を取得する際、法務局管理で地図検索などを行い照合していく必要があったが、
G空間情報センターが管理することにより無料で閲覧が出来るようになった。

だが、
・任意座標系(地図上の座標ではないデータ)の整備難易度が超高。
・地図に当てはまらない
→明治時代に測量されたデータの為、地図に合わせた加工が必要。
上記の課題を解消していく支援。

地図ファイルの中が各ブロックがバラバラでこれをパズルみたいに正確な日本全国地図に直していきたい。

必須スキル
・GIS(地理情報システム)の知見
・AI分析、機械学習のような開発、あるいは業務経験
案件内容

メディア事業における在庫予測と施策の効果検証業務を実施

【開発環境】
・言語:Python

【対応内容】
・Pythonによる予測モデルの作成と効果検証分析
・上記モデル作成および分析における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明

必須スキル
・Pythonを用いたデータクレンジング/集計/分析(機械学習・効果検証)/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・分析レポートご説明の経験
・時系列データを利用した機械学習モデルの実装経験
・効果検証分析の実施経験
案件内容

自動車商品データ及び顧客データを用いた市場分析と予測モデルの構築

【開発環境】
言語:Python、SQL

【対応内容】
四輪市場における新車/中古/部品それぞれの市場における、顧客価値観・要求/環境変化に基づいた価格等の商品属性に応じた、台数が予測可能なモデルの構築業務です。

【基本的な作業】
・SQL/Pyrhonによるデータ抽出・加工・集計処理
・Pythonによる分析・予測モデルの構築
・上記分析およびモデル作成における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの作成およびご説明

必須スキル
<基礎エンジニアリングスキル>
・SQLを用いたデータ抽出・加工・集計作業
・Pythonを用いたデータクレンジング・集計・分析・モデル構築・可視化作業
・PowerPointでの分析レポート作成作業
・ビッグデータを用いた分析作業および機械学習モデルの実装経験

 

<マーケティング分野におけるデータサイエンススキル>
・因子分析等の手法を用いた顧客分析・商品分析の実施経験
・需要予測モデルの実装経験

 

<高度なモデル実装技術>
・ベイズモデル等の統計モデルの実装経験

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