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
案件(業務)内容:
商業施設における顧客分析
ショッピングモールの会員データやPOSデータ等の様々な顧客データを分析し、ビジネスに生かしていきます。
課題抽出⇒施策⇒結果⇒改善のPDCAサイクルを回していきます。
分析環境はトレジャーデータとtableauです。
必須スキル

・tableau、トレジャーデータを活用したデータ分析
・分析結果を、マーケンティング施策に落し込むナレッジ、思考力
・情報を構造化し、相手に応じた説明方法を組み立てられること
・単なる作業者ではないこと、途中でフェ―ドアウトしないこと
・コンサルティングファームでの経験

案件内容
内容:
大きく以下3つの業務をお任せします。
 ①部門内のデータ民主化PJTのプロジェクトマネジメント
 ②非テック人材への基礎的なSQLやBIツール利用方法のレクチャー ※BIはGoogle Data PortalとTableauを利用
 ③各チームのKPI設計とダッシュボード要件検討の支援
開発環境:
・インフラ:GCP(データ関連)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・ETL:CloudComposer (Airflow)
・サーバーレス環境:GAE / CloudRun
・インフラ管理:GKE / Docker
・DWH:BigQuery
・監視:Stackdriver
・可視化ツール:Data Studio / Tableau
・分析環境:Jupyter Notebook
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team
必須スキル

・業務改善を中心としたプロジェクトマネジメントの豊富な経験 (目安は3年以上)
・データ分析の実務経験 (基礎集計レベルでも可)
・KPI設計の実務経験
・BIツールなどでのデータ可視化の実務経験

案件内容
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語    : Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク:Django, Flask, Angular
・データベース: Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ  : AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ  : 指定なし
・コミュニケーション: Slack,GitHub,Backlog,Confluence
必須スキル

・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視
・DBテーブル設計の経験
・社内業務ツールの開発経験(googleスプレッドシートのGoogle Apps Script、またはエクセルでVBAや JavaScriptなど)

案件内容
クライアントの課題抽出
要件定義
レポート設計
実装指示書作成
ツールの設定業務
ツールを利用したデータ分析
プロジェクトマネジメント
必須スキル

・マーケティングテクノロジーまたはビッグデータ関連ソリューションの実務経験
・HTML/CSSに対する理解
・論理的思考能力
・新しい技術を迅速にキャッチアップできる飲み込みの良さ

案件内容 ・データ加工 ・基礎分析 ・ユーザークラスタリング ・ロイヤルユーザー要因分析 ・CTR予測モデルの作成 ・クリック予測モデルの作成 ・施策提案 ・実環境(GCP)の導入
必須スキル

1.分析・モデリング経験
2.アドテク
3.基盤(GCP中心に)

案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

案件内容
オンライン・オフラインのデータをクラウド環境で統合して分析できる基盤構築を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出を行います。
データを効果的・効率的に活用するための基盤を構築する戦略的なポジションになります。
クラウド環境:AWS
必須スキル

SQL/データベースに精通していること
ETLの開発経験
Linuxサーバ構築経験
SparkやHadoopのような分散処理システムの経験

案件内容
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
必須スキル

・クライアントに一緒に能動的に動ける方。
・データベースの知識
・SQLの経験
・上流経験者

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