準委任（個人事業主）の案件一覧

携帯キャリア子会社でのデータパイプラインのPythonでの実装作業です。
・AWS：Glue, Lambda, StepFunctions, Redshift, Redshift Spectrum, IAM, SageMaker, S3, EC2, CodePipeline, CodeDeploy・GCP：BigQuery, GCS, CloudFunction, CloudComposer,・DB：Redshift,PostgreSQL,Oracle,MySQL・リポジトリ：Github Enterprise,CodeCommit・コラボレーションツール：JIRA, Confluence, Backlog・コミュニケーションツール：Slack,Google Workspaces

クライアント社内案件で、社内の開発チームに欠員がでたためBizRobo使ったことあるエンジニアを募集。要件定義等は要らず、手をを動かせる方。

BizRoboの経験(ジュニアでも可)

BIツール(Yellowfin)を用いたダッシュボード作成をお願いいたします。※Yellowfinの経験はなくても良いです。（Tableau等を触っていれば問題なし）

航空会社向けBIシステム データ抽出

Excel-VBA

クライアントが開発を検討している「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」につき、NLPに関するモジュール開発をお願いいたします。

①文章からのキーワード抽出
②文章内のキーワード間の関連性に基づくネットワークモデル生成
③①の結果に対し属性付与した上でのカテゴリ分類
④①～③を活用した類似文章検索

①～③については、ベースとなるモジュールがありますので、プロジェクトで扱う文章の検証結果に基づいたチューニングをご依頼します。
④については、クライアントの構想をお伝えして実装からお願いします。

[体制] ：PM指示のもと、バックグランドの作業を想定

・python経験
・pythonの形態素解析(Mecab, sudachi等)の使用経験
・pythonの機械学習系ライブラリ（pandas等）でのデータ加工経験
・自然言語処理の経験（あるいは、その手の作業が好き）

■業務内容
工場内動画を用いた工場のスマート化（工程分析や異常検知など）

■業務内容
・最新論文の迅速な調査
・論文をもとに素早く実装、検証
・作成したモデルをライブラリ化

・機械学習、深層学習、統計学
・画像分析

■概要
クレジットサービスを運営している会社です。
機械学習モデルを効率よく安全に回せる環境の構築をお願いします。

■業務
・要求課題整理、アーキテクチャ検討
・ワークフローの設計～運用
・CI/CDパイプラインの構築
・モデル設計～構築

■環境
GCP(Dataflow,teraform)
現モデルはVertexAI

・MLOpsのアーキテクチャ検討～構築経験
・GCP及び、AWSの経験
・Iac及び、CI/CDの経験
・表形式データのモデル開発の経験
・英語（少なくともビジネスレベル）

【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

【業務内容】
AIの強化学習をクライアントが持つソリューションにどう適応できるかの検討
・強化学習のリサーチ、他社事例、他サービス適応事例の調査
・クライアントが持つソリューションの把握、適応範囲の検討、（可能であれば投資対効果や今後のビジネスインパクト調査）

・AI強化学習の知見（可能であればエンジニアリング経験、テクノロジーより知見）
・（可能であれば）分析後のドキュメンテーション経験