準委任（個人事業主）の案件一覧

・大手SIerクライアントのDX推進に向けたデータ分析・コンサルティング
　- クライアントの課題解決のためのヒアリング
　- 構造化データの分析の設計・実施および示唆抽出

・データアナリスト経験2年以上
　- 事業内容・事業課題から必要な KPI を設定
　- KPI モニタリング体制の構築
　- KPI モニタリングからの課題の抽出・アクションの策定
・事業計画の緻密化経験
　- ビジネスモデルを考慮に入れての事業シミュレーションの策定
　- 感度分析をもとにした重点 KPI の選定
・Python の2年以上の実務経験
・顧客への提案・報告経験 / 顧客との折衝経験

・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト
　-画像(動画･静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト
　-現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション
　-スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る
・DeepLearningに関して、最新の手法を用いた精度改善を行うことができる
・画像認識及び自然言語処理それぞれに対してのDeepLearningの経験
・機械学習モデルのプロダクション用（PoC・実験止まりではない）コードの開発経験

お客様が使用するPowerBIレポートを、
弊社上位の元請けリーダー指示のもと作成頂きます。

・BIツールの導入、運用案件の参画経験があること
・主体的に行動ができること

・位置情報データの分析
・アルゴリズムの作成
・アルゴリズムを用いた推定日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、
これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。
GPSなど位置情報ビックデータに、独自のアルゴリズムを加えることで、
特定の場所×人の興味関心×行動をそれぞれ把握することが可能になります。

・データサイエンティストとしての実務経験
・【python】【SQL】でのプログラミング実務経験
・統計学、機械学習の実務経験若しくは学習経験（大学、大学院等で）

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終目的。
現状：
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。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

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

細胞に関する画像分類、分析をする為のAI(ディープラーニング)開発支援業務
クライアント側にAI（DLを活用した画像分類、分析）に関する専門家がいない為、
AI実装におけるアドバイザリ及び、実装支援となります。
※実データは現地（京都）に出向かないと触れない為、
リモート環境の中で支援出来得る限りの作業をお願いします。　
なお、オンサイトでの作業ができる方はこの限りではありません。

・画像認識（DL）プロジェクト実装経験
・論文実装(英文含む)が出来る方

・データの分析と可視化（グラフ化）
・分析可視化に伴うデータ前処理
・データのマスタファイル・対応表の作成・分析結果等の資料化

・分析可視化に伴うデータ前処理（結合加工処理など）
　Pythonに習熟しておりデータ分析用のライブラリ（pandasなど）が扱えること
・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）

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