単価100万円以上の案件一覧

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該当件数:872

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案件内容

クライアントは外資系医療機器メーカ

顧客エンゲージメント部門のヘッドが報告先

PowerBIを活用したデータ分析支援
・クライアントは、SFDC(セールスフォース)のデータが有効活用できていないと問題意識を持っていた
・その領域の先進企業より有識者を採用し、その方の下で仮説構築→データ収集・準備→見える化→アクション導出のサイクルを回したい
・そのためのデータ収集・準備→見える化を、独力で迅速にできる方が欲しい

必須スキル

・PowerBIを活用し、SFDCのデータを依頼に基づき見える化できる方
・戦略ファームではシニアコンサルタント相当、総合ファームではシニアコンサルタントからマネージャー相当
・その他、上記要件に合致する経験 (但し、ある程度ビジネスサイドのニーズを理解し、分析の設計に落とし込める方)

案件内容

資源開発のクライアントに機械学習の構築や実装アドバイザリーとハンズオンサポートをして頂きます。

詳細:
・AIベンダーからコードを受領した後、社内のレビューをする際の実行エラーの解決。
・課題例として異常検知、故障予知、画像認識などの精度向上。
※扱うデータは構造化、非構造化ともに対応が必要。

必須スキル

・機械学習の実装コーディング
・ML構築実装におけるエラー対応
・人がわからないところを理解して頂き、理解できるように導けること

案件内容

クライアントでは各事業におけるプロモーションサイトから取得したログを集計し、
BI出力や改善分析検討を行う一連のデジタルマーケティング活動を実施している。
データパイプラインでのリソースが不足しており支援が必要である。
DWHからBIデータを抽出し、KPIへの回帰分析など、分析、考察を行い次のアクションへの課題提起をする。
また、クライアントの若手メンバーへ作業を指示しつつ育成を行う。

必須スキル

・データパイプライン全般のスキル全般
・分析ツール知見(データをどう取得するかであったり、そのデータならこう取れそうとか言えるかなど)
・回帰分析の知見
・マーケティング知見(ペルソナ設定や顧客セグメント設定など)

案件内容

画像認識モデル開発のエンジニアを募集しております。
プロジェクトが複数あり、適した場所へアサインいただきます。
プロジェクトによって業務内容が変わります。

【業務スコープ】
・論文調査、解析
・開発技術調査、適用範囲検証
・データ準備
・分析
・前処理
・モデル設計構築
・モデル評価
・ドキュメント作成

必須スキル

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch, TensorFlow など)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること

案件内容

主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、
「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務
※下記分析案件のPM

【業務スコープ】

(a)アドホック分析

  •  (1)分析要件定義
  •  (2)分析設計
  •  (3)分析
    • GCPリソース(ローカルでも可)を利用しての分析
    • SQLでの探索的データ解析
  •  (4)ステークホルダー向けの分析レポーティング
    (b)分析ダッシュボード&データマート開発
    (c)サイト分析

必須スキル

・分析案件のPM経験
・ゲーム業界案件の経験
・データサイエンティストないしデータアナリストの経験数年(1年未満はNG)
– 「想定業務内容」の(a)(b)のご経験がmust
 ※自身での分析経験
・マーケ系の分析経験

必須スキル

・システム設計
・GCP環境でのビッグデータの蓄積及びデータ利活用のための情報基盤/
プラットフォームの構築プロジェクト経験
(GCP/AWS等複数のクラウドサービス利用経験が望ましい)
・次の3項目のうち、1つ以上に当てはまる方
①Python / R /SQL等での分析・データ抽出経験3年以上
②GCP環境で業務用ウェブアプリを構築するプロジェクトの経験がある
③GCP環境でデータ自動連携の仕組みを構築するプロジェクトの経験がある
・一人称で動ける方

案件内容

テーマ:
公共機関においてシステムでの届出(申請)内容の審査を行っていますが、その審査を半自動化させる仕組みをAIで構築することを検討しており、そのPoCを実施いたします。食品のデータからその食品の届出が必要かどうかの判定モデル構築となります。

実施内容:
・審査結果の判定モデル構築のPoC
・数値データとテキストデータの両方の内容をもとに機械学習モデルで審査の判定を行う
・テキストデータの分析・活用で自然言語処理の技術を活用する可能性あり
・PoCの実施計画設計~モデル構築・検証
・PoC結果報告書の作成・報告会実施

必須スキル

・上記内容に対応できるスキルレベル
・特にPoCの計画設計から対応できることを希望
・分類モデル構築経験

案件内容

●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業
-基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

必須スキル

・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)
・Pythonでscikit-learnを用いて自分で機械学習モデルを構築できる、など。

案件内容

AWSを用いて実現する蓄積基盤の設計、構築(特にRedshift、Glueまわり)
勘定系システムなどからデータを受け取るAWSのデータレイク基盤(蓄積基盤)の設計、構築

必須スキル

AWSのデータ分析基盤関連のサービスの設計、構築スキル(特にRedshift、Glue)

案件内容

不動産データ(家賃)の分析、およびモデル構築

必須スキル

・PythonかRを使ったデータ分析の経験。spyderやRstudioなどの開発環境で作業できること。
・ 確率、統計の知識。例えば、正規分布、指数分布、期待値、標準偏差、回帰分析等の用語がわかる。

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