週5日の案件一覧

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

地場固めの為のデータ前処理やクレンジング業務、基盤構築。
データ基盤構築→BI構築→マーケティングでフェーズを考えているが、
エンドクライアント購買データ(EC/店舗)などを
データソースから抽出する部分の構築などのデータ基盤アーキテクト

・クレンジング、AWSやGCP、BigQuery。SQL、テーブル設計に十分な経験(エンドクライアント環境)
システム保守レベルのlinux操作、バッチスクリプティングの経験があること
・BI構築経験（tableau, google data portal）パフォーマンスを意識した
　データマートとドリルダウンのスクリプトを意識できること

インタフェースデータ分析担当として参画し、既存データの解析とベンダーの設計資料のレビューを行う。
CISプロジェクトにおけるIFデータ分析。
営業基幹システム刷新のため、周辺システムとのIF要件を定義する。

大量データ解析

去年からDX室が立ち上がり、そこでのチームメンバーを募集いたします。
チーム：データサイエンティスト、RPAエンジニア、Salesforceエンジニアが参画しております。
役割：社内データを成形して扱えるようにすることが役割となりますので
　　　社内データの活用、共用性を模索していける方を募集いたします。

・SQL経験（テーブルの作成/削除、トランザクション制御、ストアドプロシージャなど）
・データエンジニアリング経験（BI/ETLツールの導入、データレイク構築(BigQuery/AWS Lake Formation)など）
・DB周りの知見

1. （眼底画像）画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、
　専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、
　深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。
3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

・ニューラルネットワーク業務経験
・画像検出、分類経験

・Marketing Automationをハブとしたマーケティング施策
　または新規事業へのシステム活用に関する業務システム開発/技術支援
・AWS, BigQuery, Data Portal等のデータ管理環境整備
・Salesforce Marketing Cloudの開発環境整備
・デジタルマーケティング関連ソリューションの導入支援（MA、BI、DWH、etc）
・クライアント折衝※上記は全てではなく、適材適所でポジションをご用意致します。

・プロジェクトリーダー経験
– 2~4人程度の小規模開発がマッチ
– web/オープン系の開発PM出身者も歓迎
・データパイプライン構築~可視化までの経験

クライアントのビジネスに向き合い深く理解し、
データサイエンティストやサーバーサイドエンジニアらと共にプロジェクトを推進していきます。
そのためにビジネス、機械学習・AI双方の知識を持って、
業務を通じてクライアントの課題解決をお願い致します。
プロジェクトの立ち上げからデータ活用による利益創出まで一貫して責任を持つことが出来ます。

・データ分析またはシステム開発プロジェクトの立案、マネジメント業務経験
・クライアントのニーズを理解し、考えを的確に伝えられるコミュニケーション能力

・携帯電話から取得するテレメトリ情報のビッグデータを使った機械学習による分析
・分析、レポート資料作成、定例会報告が基本的なアクティビティ

クライアントサービスのデータ集計、分析を行っていただくご案件になります。
【稼働イメージ】
・各プロダクトや施策の定量分析、企画
・プロダクトリリース後の分析設計、KPI可視化、定量分析

・ビジネスメンバーとのコミュニケーション能力
・ToCデータ（アクセスログ、購買データ等）を用いた分析経験
・BIツールのダッシュボード構築
・SQLを用いたデータ抽出経験
・Pythonを用いたデータ分析経験
・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験

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