単価90万円以上の案件一覧

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該当件数:1290

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案件内容

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。

必須スキル

・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。

案件内容

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

必須スキル

・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

案件内容

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。

必須スキル

・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

案件内容

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。

必須スキル

・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

案件内容

・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

必須スキル

・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)

案件内容

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。

必須スキル

大量データ解析

案件内容

去年からDX室が立ち上がり、そこでのチームメンバーを募集いたします。
チーム:データサイエンティスト、RPAエンジニア、Salesforceエンジニアが参画しております。
役割:社内データを成形して扱えるようにすることが役割となりますので
   社内データの活用、共用性を模索していける方を募集いたします。

必須スキル

・SQL経験(テーブルの作成/削除、トランザクション制御、ストアドプロシージャなど)
・データエンジニアリング経験(BI/ETLツールの導入、データレイク構築(BigQuery/AWS Lake Formation)など)
・DB周りの知見

案件内容

1. (眼底画像)画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、
 専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、
 深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。
3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

必須スキル

・ニューラルネットワーク業務経験
・画像検出、分類経験

案件内容

・Marketing Automationをハブとしたマーケティング施策
 または新規事業へのシステム活用に関する業務システム開発/技術支援
・AWS, BigQuery, Data Portal等のデータ管理環境整備
・Salesforce Marketing Cloudの開発環境整備
・デジタルマーケティング関連ソリューションの導入支援(MA、BI、DWH、etc)
・クライアント折衝※上記は全てではなく、適材適所でポジションをご用意致します。

必須スキル

・プロジェクトリーダー経験
– 2~4人程度の小規模開発がマッチ
– web/オープン系の開発PM出身者も歓迎
・データパイプライン構築~可視化までの経験

案件内容

クライアントのビジネスに向き合い深く理解し、
データサイエンティストやサーバーサイドエンジニアらと共にプロジェクトを推進していきます。
そのためにビジネス、機械学習・AI双方の知識を持って、
業務を通じてクライアントの課題解決をお願い致します。
プロジェクトの立ち上げからデータ活用による利益創出まで一貫して責任を持つことが出来ます。

必須スキル

・データ分析またはシステム開発プロジェクトの立案、マネジメント業務経験
・クライアントのニーズを理解し、考えを的確に伝えられるコミュニケーション能力

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