準委任(個人事業主)の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:3803

準委任(個人事業主)の案件を探す

案件内容

Tableauの社内相談窓口として、問い合わせ対応や、

必要に応じての研修などを実施いただける方を募集しております。

募集背景としては、Excelで管理してるデータを

Tableauにて可視化する業務を部署単位で実施しておりますが、スキルレベルが均一化されていないため、問合せ内容もバラバラであるなど、定着化していない状態です。

データに関する説明やダッシュボード構築経験等があるような、幅広くご対応いただける方が理想的です。

必須スキル

・Tableau(ビジュアライゼーション)のご経験
・明るいコミュニケーションが可能な方

案件内容

【概要】
データエンジニアとしてDMP及びCDP導入案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における構築業務を担っていただきます。
多数のプロジェクトがあり、適性なものにジョインを想定しております。

【環境】
SQL,Python,Git

【業務】
・CDP及びDMPの設計/構築/運用
・各種DB、分析ツールを連携させたデータ管理、分析環境の構築
・データマートの設計/構築/運用
・クライアントとの細部仕様調整

必須スキル

・SQL
・TreasureData/GCP/AWS等のクラウドDWHの構築経験

案件内容

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

必須スキル

・Python
・Pandas

案件内容

大手石油販売会社のDX推進チームにて、Tableau教育ができる方を募集しております!
大手石油会社では昨今のデジタルマーケティング領域の推進に伴い、
チームも大きく拡大させながら、自社のデジタル変革を急ピッチで進めております。
もともとはベテランクラスのデータサイエンティストがメインで活躍しておりましたが、
若手メンバーもどんどん採用し、チーム拡大をしております。
ただし、その若手メンバーも、まだまだ発展段階ということもあり、大手石油販売会社が使用している
BIツール:Tableauを急ぎ浸透させたく、その教育ができる方を探しています。
方法は、大手石油会社の担当者と相談しながら詳細を決めていきますが、
想定としては、定期的にセミナーを開催し、Tableauの基礎から自社での使い方など、
企画から携わっていただきながら業務を行っていただきます。

具体的には…
・Tableauの機能や何ができるかの講習の開催
・社内でTableauを使用する業務で不明点などが若手チームで発生した際のサポート
・(余力があれば)若手メンバーへのBIツールの講習

企画から行っていただきますが、週3や空いている時間での対応など、
稼動工数の調整は柔軟に対応させていただきます!

※週3日程度の稼動相談可能

必須スキル

・言語:SQLを用いた分析経験
・Tableauを使用して、ダッシュボードの開発の経験がある方
・人を育てることに興味がある方
・Tableauのナレッジ共有をしたことのある方

案件内容

エンターテインメント系クライアントの
データ戦略部にて下記業務をお願いする想定になります。

【業務スコープ】
・具体的には先方が誰かに伝えたい資料から、本来伝えるべき内容に情報を再整理して資料化する案件です。
・その他室長が担う業務のサポート業務

必須スキル

・資料作成スキル(PPT)
・論理的思考力

案件内容

全国の入札情報を一括検索・管理できるSaaS Webサービスを展開している企業内で、機械学習エンジニアを募集しております。
具体的な業務内容としては以下の通りです。
・モデル開発に必要なデータの洗い出し
・モデル開発のための検索的データ分析(EDA)
・モデル開発のための特徴量選定
・モデル開発のための機械学習手法選定
・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
・開発したモデルのオフライン性能検証
・オフライン性能検証結果のレポーティング
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
技術環境:
・分析基盤:未定
・統合分析環境:SageMakerもしくはVertexAI
・BIツール:未定
・CI/CD:CircleCI
・コンテナ技術:AWS ECS/Fargate
・ワークフローエンジン:AWS Step Functions
・監視ツール:Datadog/CloudWatch
・インフラ構成管理:Terraform
・コード管理:GitHub
・ツール類:Slack

必須スキル

★データサイエンス領域
・データ分析、データ特性に合わせたクレンジング処理の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた特徴量選択の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた手法選定、精度評価の経験
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングの経験
・自然言語処理の経験
◆エンジニアリング領域
・機械学習モデルの開発し、プロダクトに組み込んで運用した経験
・レポーティング経験

案件内容

グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。
=開発環境=
・AWS(S3,Athena)
・Tableau, alteryx
・Confluence, JIRA, Bitbucket
=対応内容=
・データサイエンス系のデータ分析支援
(例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)
・Tableauによるデータ分析及びアドバイザー

必須スキル

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験がある
・TableauなどBIツールでのダッシュボード開発経験
・Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験
・データクレンジング・集計・検証経験

案件内容

・グループ全社のデータパイプライン設計・実装及び実装委託
 (APIやパブリックデータの取得/整備)
・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)
・技術調査

【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)
・技術調査

必須スキル

1. 複雑なSQLを用いたデータ抽出経験
2. Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
3. ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
4. ワークフローの構築経験(Digdag / Airflow etc.)
5. 監視ツールの導入・運用経験
6. Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
7. コンテナ技術(Docker/Kubernetes)を用いた開発経験
8. GCPでの開発経験
9. データマネジメント(DMBOK)に関する理解や実践経験

案件内容

【プロジェクトの目的】
D&O保険(役員賠償保険)向け保険料プライシングツールのために、下記の分析・モデリングを行う
(1) ESGファクターを考慮したリスク予測モデルの開発(チューニング)
(2) 上記モデルで予測したリスク確率とは別に、個別にプライシング調整を行うためのリスクファクターに関する分析
(1)については、昨年度に一度、別の目的変数を用いたモデル開発を行っており、説明変数の加工等はスクリプトを使い回せる部分も多いと想定。

  1. 使用するデータ
    TSR(東京商工リサーチ)の企業情報やネガティブデータ
必須スキル

・Pythonを用いて、データの加工・可視化、予測モデル構築(重回帰分析、ランダムフォレスト 等)が可能。

案件内容

主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、
「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務

※例1:webサービスのKPIマネジメント、アドホック分析
※例2:反実仮想機械学習による、「スマホゲームの声優ライブ」が「ゲームのKPI」をどうリフトアップするかの推定

【業務スコープ】
(a)KPIマネジメント (& 分析PJマネジメント)

(b)アドホック分析

  • (1)要件定義
  • (2)分析設計
  • (3)分析
    • GCPリソース(ローカルでも可)を利用しての分析環境構築
    • SQL、PythonでのEDA(探索的データ解析)
    • 統計モデル、機械学習モデルの構築
  • (4)ステークホルダー向けの分析レポーティング
必須スキル

・データサイエンティストないしデータアナリストの経験5年以上
– 「想定業務内容」の(a)(b)のご経験がmust
・SQLでの探索的データ解析
・マーケ系の分析
・不明確なデータ構造を扱う場合も、キーや項目値からあたりをつけ、(制約はつくものの)既存データから整合性を担保する形でアウトプットできるスキル

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