単価90万円以上の案件一覧

準ユニコーン企業にてデータエンジニアとして業務をお願いいたします。

【業務スコープ】

• データ整備業務
  • プロダクトへの新規機能追加時のログ・テーブル設計
  • データに不具合が発生した場合の調査・復旧
  • 新しいデータマートの設計・構築

・SQL
・docker
・python
・業務でのテーブル設計のご経験

機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。

事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高める挑戦を続けています。 機械学習をプロダクトに取り込んでユーザに価値を届けることに重点を置いています。 モデルのチューニングによって精度を追い求めるというよりも、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練/デプロイパイプライン構築・API開発といった一連の開発業務が主となります。 ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

・ソフトウェア開発に関する知識（Git・クラウド・オブジェクト指向など）
・PythonによるWebアプリケーションのシステムの開発経験
・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験（Python を特に歓迎）

[概要]
社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・課題整理、要件定義、設計
・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析）
・機械学習モデルの構築（場合によって）
・ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティスト及び、データアナリストの経験3年以上
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

下記の機械学習プロジェクトのPM
・ECサイト内のレコメンド
・スマホゲーム内のユーザごと予測モデル
・ほか

【業務スコープ】
下記のプロジェクトマネジメント。
(a)ビジネス要件を定義し、機械学習案件に落とし込む
(b)PoCディレクション
(c)MLOps基盤チームへのモデルの接続
(d)効果測定の設計
(e)各種資料作成、MTG設定

・機械学習案件のPM　2件以上
・機械学習モデルのPoC経験　2件以上
・サーバーサイド or データエンジニアの経験 1年以上

小売業界から上がってくる様々なPOSデータの分析、モデル構築・評価
実装はクライアント社内SEが実施致します。

・Python
・機械学習の知見
・要件定義の経験

卸売業における商品の需要予測モデルの構築。日別・店舗別・商品別で店舗からの受注量を予測するモデルを構築する。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBM・ディープラーニング・Prophetのいずれかを想定）
・Python・SQLなどの実務経験

・分析基盤の構築・改善
・社内のデータマネジメント業務
・技術調査

【業務スコープ】
(a) （推薦システム基盤開発）分析官や (ML/MLOps) エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せる環境の構築のサポートをお任せします
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 下記の内容について特に、要件定義 / 技術調査 / 設計 をお任せいたします
※ 一部実装、運用をお任せする可能性がございます
　・共通分析基盤構築
　・機械学習ワークフロー

(b) （社内環境整備の技術的アプローチ）分析官や社内各チームと連携しながら、分析環境の改善と様々なデータ課題の解決に向けた取り組みをお任せいたします。
■ 社内に散らばるソースコードとデータの実態調査、解決方法の提案
　・PMと連携し、組織規模のスケールアップに伴う様々な課題の整理
■ 分析環境の整備
　・メタデータ管理、運用ルールの策定、利用状況の可視化

・SQLを用いたデータ抽出経験
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
・Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
・GCPでの開発経験
・コンテナ技術（Docker）を用いた開発経験
・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・MLOpsまたはデータエンジニアの業務経験

様々な企業関連データをもとに企業のスコアリングを行うモデルを構築する。例えばある企業が営業活動をする時に、最適な企業を見つけるアルゴリズム構築など(有望度スコアリング)。どういうアルゴリズムかは決まってないため、要件から担当する予定となります。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムは未定）
・自然言語処理の知識・経験
・Python・SQLなどの実務経験

税関貿易システム（NACCS）における申告内容の訂正確率予測・正解レコメンドモデルの構築
ユーザーが入力した申告内容に対して、間違っている項目を判断して正解をレコメンドする機械学習モデルを構築する業務になります。
具体的には以下の業務を実施します。
・データの前処理から予測モデルの構築・検証
・作業進捗の週次報告
・分析結果報告書の作成・報告

機械学習技術を活用した回帰・分類などの予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBMやディープラーニングなどを想定）

ECサイトにおける商品価格の自動決定（ダイナミックプライシング）モデルの構築。一般的なECサイトでは無く、販売する期間が決まっているECサイトとなり、期間内で売上最大化をしたい。このアルゴリズムというのは決まって無く、今あるものを検討しながら決めていく予定です。想定ではルールベースか、強化学習か等々を検討中。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムはルールベースや強化学習などを想定）
・Python・SQLなどの実務経験