週5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
オンライン・オフラインのデータをクラウド環境で統合して分析できる基盤構築を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出を行います。
データを効果的・効率的に活用するための基盤を構築する戦略的なポジションになります。
クラウド環境:AWS
必須スキル

SQL/データベースに精通していること
ETLの開発経験
Linuxサーバ構築経験
SparkやHadoopのような分散処理システムの経験

案件内容
バーゼル規制向けの帳票を作り直す(統合する)
まずはそれぞれの銀行における既存プログラムを読み解き、その後処理を一本化していく。
必須スキル

SAS によるシステム開発経験
(金融機関のリスク管理分野であれば 2 年以上、他業種であれば 3 年以上)
他者の書いたプログラムを読み解き、改修した経験

案件内容
住宅ローンの新商品を本格リリースするに当たり、システム更改が予定されている。
それに伴って分析基盤に取り込むデータのレイアウトが変わるため、定期的に実行しているプログラム(SAS)を改修する必要がある。
また、その新商品は既存の商品とは商品性が異なるため、新しくリスク計量のためのプログラムを作成する必要がある。
必須スキル

SAS によるシステム開発経験
(金融機関のリスク管理分野であれば 2 年以上、他業種であれば 3 年以上)
他者の書いたプログラムを読み解き、改修した経験

案件内容
銀行様ユーザ部側にて要件を確認しながら顧客データを抽出し、
各パターンを試行錯誤しながらクレンジング化を実施する。
EGを使うことができれば問題なく、統計の知識は特段不要。
必須スキル

SAS EG

案件内容
データ分析とそれに基づいた事業推進
市場・ユーザー調査とそれにともなうサービス改善
KGI、KPI、KBIのモニタリングおよび達成のためのプラン策定
部門をまたぐプロジェクトマネジメント
必須スキル

SQLを使用した分析業務経験

案件内容
経営マネジメント向けにグラフ、チャート作成。
要件は依頼元で作成し、その内容に従いコミュニケーションをとりながら作成。
作成物の仕様はこれから決まっていくので、作りながら変えながら進めるという状況を想定。
Tableau開発経験が少なくともOJT形式で経験2~3年目のBI業務経験でも問題なし。
開発調整役とやりとりをし作成。
作成←→顧客からのフィードバックを繰り返しながら所定の成果物を作成。
必須スキル

BIツールの利用経験

案件内容
社内でBIを使ったデータ分析方法について
・社内メンバー向けにBIツール活用の教育
・ダッシュボード作成
の作業を行って頂きます。
使用BIツール:Tableau
必須スキル

Tableauを使ったダッシュボード作成が出来る事
10名前後に対しTableauを使ってハンズオントレーニングの対応が可能な事

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

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