単価60万円以上の案件一覧

食品製造業における生産実行での単品受注量の予測モデル及び、
製品カテゴリーの経営計画向け受注量予測モデルの構築

・pandas,matplotlibなどを用いた基本的な集計、可視化スキル。
・統計モデル、機械学習モデルの実装スキル。(時系列データに対して予測モデル実装経験があると良い)
・異常値や欠損値についての扱い方法について検討・実装できる。

消費財メーカーのマーケティング部の支援として、主に複数のDBよりデータを抽出・分析・資料に纏める業務。
過去にWebマーケティングの分析等をSQLをたたいて実施した経験があれば尚可。

・SQLを用いてDBよりデータ抽出経験
・抽出されたデータをExcel等に纏め、分析をした経験

研究成果の一層の拡張と定着をはかるため、リサーチサイエンティストと協力しアイデアを実現でき、最終製品を視野に入れたプロトタイプ開発フェーズをリードし、技術導入フェーズに焦点を当てて提案と実装・検証支援を実行できるリサーチエンジニアを募集いたします。
【業務スコープ】
・ 人工知能および機械学習アプリケーションの最先端の研究への積極的な参加
・ アルゴリズム、大規模なデータ処理、研究の問題を日常的に扱いながら、現実世界向けのプロトタイプの提案・設計・開発の推進
・ 技術的ロードマップを管理しソリューションのシステム結合や本番接続開発に参加する・ 技術プレゼンス向上への貢献

・ コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習、または関連する技術分野の修士号または博士号、あるいは同等の実務経験
・ 英語および日本語の技術文献を網羅的に調査し、適切なものを選び出し、読みこなす能力
・ アルゴリズムの実証コードを何らかのプログラミング言語で実装する能力
・ 自然言語処理および/または機械学習における実績

プロジェクトの技術面におけるリードで特にデータパイプラインの設計・構築
　・構築環境の理解からクライアント課題に合わせた設計
　・データ分析のためのBIの開発・運用
　・継続的なモニタリングプロセス、仕組みの構築
　・顧客のビジネス運営におけるデータ活用方法やドメイン知識を素早く理解し、設計・開発に落とし込む

・Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上)
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上)
・ETLやELTの実装経験
・クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験
・GitHubを用いた開発経験

・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

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）

通信業界のクライアントに向けた分析案件のマネジメント支援。
マーケティング分析（顧客離反予測やターゲットリスティング等）で、
顧客の属性情報やサービス利用情報等センシティブなデータを取り扱う予定となります。

・マネジメント
　一般的なプロジェクトマネジメントスキル全般
　（工数見積・管理、スケジュール作成、タスクのブレークダウン（WBS化）等。）
・ビジネス
　資料作成（分析方針をまとめた打合せ資料や進捗報告資料等、スピード感を持って作成できる方。）
・ファシリテート
　クライアント先社員も同席する打ち合わせにおいてもリードする必要あり。
・コミュニケーション
　顧客との対話が円滑に進められる程度のトークスキル。配下メンバーのケアを手厚く行える方。
・分析
　複雑なアルゴリズムは用いない。
　scikit-learn等の既存のライブラリを用いた機械学習モデルの構築手法や、
　分析方針の立案が可能である。

自身でコーディングを行う機会は無いため分析に関する実装力は不要となります。
また、コーディングレビューについても他要員にてカバー可能な為、
分析に関する高度な知識も必須ではありません。

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