週4日の案件一覧

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案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

案件内容
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
必須スキル

・クライアントに一緒に能動的に動ける方。
・データベースの知識
・SQLの経験
・上流経験者

案件内容

・人材サービス企業における、転職求人サービスのデータマーケティング立ち上げ支援
・ポジション:データアナリスト/ストラテジックプランナー
・募集背景:プロジェクト拡大に伴う長期的な増員
・自社転職求人サービスのデータ解析およびコンサルティング・数字での構造化(KPI設計など)
・サービスの課題/優先順位/結果に対する原因の特定(見える化)
・施策のビフォーアフターを比較、評価(数字の報告)・仮設ベースでのデータ分析の構造化/仕組化

必須スキル

・BIツールを用いたデータ解析経験
・データに基づくコンサルティング経験

案件内容
主にAWSを使用したインフラ整備、運用に携わって頂きます。
特定のサービスに限らず、今後展開する教育サービスや、新しいAIアプリケーション等の開発にも参加していただくことも想定しており、インフラの運用だけでなく、AI・機械学習やデータ分析等、幅広く関わってみたいという方をお待ちしております。
■インフラ環境
【AWS】
- EC2
- S3
- VPC
- ECS
- ALB
- RDS
- ElastiCache
- Route53
- CloudWatch
■使用ツール
MYSQL/Ubuntu/Docker/Git/Gitlab/redis/nginx/flask
必須スキル

AWSや類似するクラウドサーバーサービスでのインフラ業務経験(3年以上)

案件内容
【課題】
・案件リリース後の効果検証が出来ておらず、次の企画検討時に成功や失敗要因が活かされてない
・企画立案時に裏付けとなるFact調査や想定効果試算が粗い事が多く、リリース後にインパクトが出ないケースがある
【実施業務】
・案件リリース後の効果分析
・企画検討時のFact調査や想定効果の試算
必須スキル

・SQLを自在に扱うスキル
・データベースに関する知識
・プレゼンスキル (分析結果をわかりやすくまとめ説明する力)
・統計学に関する全般的な知識 (統計検定 2級レベルの理解)
・RもしくはPythonを使ったデータ分析スキル (データ分析課題をクリアする水準)
・機械学習の基本知識 (CouseraのMachine Learingコースはクリアする水準)

案件内容
【案件概要】
案件内容(業務内容):
ドラッグストアの店頭にクーポン端末をおき、
会員向けに過去の購買や操作履歴をもとにレコメンドされたクーポンが表示されるサービスを展開している。
そのサービスを運用していくに当たり、様々な分析テーマが発生し解決する業務がある。
たとえば、
・クーポンのコンバージョン率を上げる
・会員の離反率を下げる
・POPのA/Bテストで統計的な有意差があるか
・翌週の来店者を予測する
必須スキル

Python
SQL

案件内容
・業務内容:
1. 予測モデル構築用データのクレンジング
2.  1のデータの可視化(単純集計等)
3.  1のデータを使用した予測モデルの構築
4.  1~3に関するドキュメント作成
必須スキル

・SQL
・Python

案件内容
■内容:
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。
ex,
・貸しオフィスのユーザー利用履歴
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴
・イベント(催し物)活動データ 等
分析テーマは(基本的に)決められており、
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか
など求められます。
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど
幅広く理解している方を求めています。
必須スキル

・Pythonを使った分析経験
・Treasure Data
・GCP

案件内容
■業務内容
製造メーカー系会社の該社製品データのクレンジング・可視化
必須スキル

・データ分析前処理(クレンジングなど)の経験
・データ分析前処理の知識(SQL系、Python、Rとわず)
・クラウド環境の経験・知識(AWSDCP、EMR)

案件内容
■業務内容
製造メーカー系会社のデータ処理基盤の設計・構築
→ 大量のログデータを蓄積するクラウド環境及び、製品に埋め込むクライアントの開発運用
必須スキル

・クラウド環境の構築経験・知識(AWSなど)
・分散処理の経験・知識 (Spark、分散処理)

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