単価90万円以上の案件一覧

[ポジション]：クリエイティブ

外資系クライアント様の自社プロダクト「AIチャットボット」の自然言語モデルに流すテストデータ、トレーニングデータの作成。 多業種に対応できるチャットボットを創造するプロジェクトになります。

・長期間参画頂ける方
・自然言語処理の知見がある方
・翻訳チャットボットにご興味のある方
・英語のスキル（最低限読み書きは必要）

・CDP（DMP）の初期構築プロジェクトにおけるテクニカルディレクション業務
・CDP（DMP）の運用・実装業務（集計設計、集計PG実装、WF実装、管理画面設定作業、etc）
・BIダッシュボード構築業務

・クラウドDWHの構築経験
・SQLのご経験
・デジタルマーケティングの知見

■案件概要：
・DXの一環として科学的・分析的アプローチで商品・サービス価値機能やCX機能定義、 及びそれらのマーケティング施策を整理し、データ基盤とAIのアルゴリズム体系の基礎の構想を考えており、 こういった活動をご支援していただけるデータ分析知見者を募集しています。

■人材イメージ：
・Consumer向け商品・サービス・マーケ施策のAnalytics経験者（特に保険やヘルスケア事業）
・分析的思考、論理的思考・整理が出来る方、想像力に長けている方、実務も含めて手がよく動く方 　（事例やコンセプトを沢山知っているが、手が動かないという人はNG）

・ファクト整理（データ収集・加工・整理作業能力）と課題特定（データを読む力）
・課題の原因仮説立案と分析モデル化（仮説立案能力＝想像力とそれらを論理的整理・体系化するスキル）
・上記仮説の検証方法・統計的分析方法の立案と実施（分析テク）
※DWH等データ環境は一定ありますが、データ収集整備に時間がかかることが多いので、
むしろ仮説検討や論理構成の整理の作業ウェイトが高くなる想定です。

新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 （所属はR&D事業部）

・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助

・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装

・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

・Web開発の経験・知識
・アジャイル開発経験
・クラウド IaaS (Amazon Web Services, Google Cloud Platform など) を用いた開発経験
・英文読解 (ライブラリやクラウドサービスの英文ドキュメントを読める程度で良い)
・機械学習の知見

Alteryx等を活用してのデータ分析システムの構築

Alteryx等を活用してのデータ分析システムの構築経験

[ポジション]：BIエンジニア

現在DWHを利用しているが今後はTableauを利用しデータ連携を行う。

・TableauServerへのデータ連携構築経験

[ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア

- 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ

(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)

(b)機械学習モデルのPoC
　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）
　(b-3)PoC結果のレポーティング

(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

– Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
– 機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験（クラウドリソースを活用）
– レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
– SQL,Python,クラウドリソースの経験

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）

Python、Excel、PowerPoint
クロス集計、クラスター分析、時系列分析、レポート作成
様々なデータの活用、かつ、データの取り込みから分析企画・開発、運用改善
データから見えるビジネス機会の検証と検討

・Python Prophetを使った時系列予測モデルの作成
・開発環境はローカルのJupyter Notebook（Win）を想定
・既存予測結果、実績との精度比較検証
・データ加工から検証までの一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化までを担当

Python/モデル開発経験/フレームワークに落とし込めるスキル