単価100万円以上の案件一覧

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。

大量データ解析

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。

・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

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。

・ニューラルネットワーク業務経験
・画像検出、分類経験

・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。

・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

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。

・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

・携帯電話から取得するテレメトリ情報のビッグデータを使った機械学習による分析
・分析、レポート資料作成、定例会報告が基本的なアクティビティ

・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成
・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援
・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

・統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験
・前処理を含むデータ分析に関するプログラミングの基本的な知識と実務経験
・SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験
・BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識
・クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、
社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用
【業務スコープ】
機械学習モデルの開発およびシステム実装

・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・スマホゲームを遊んだことがある

自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。
依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。
[ 短期的 ]
・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
・ A/Bテストによる施策の効果検証
・ 統計的因果推論による施策の効果検証
・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
[ 長期的 ]
・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
・ 検索エンジンのアルゴリズム改良
・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

[ データサイエンス ]
・ 統計検定2級レベルの知識
・ 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・ マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ ビジネス ]
・ 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・ 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[ エンジニアリング ]
・ SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・ 100~200行のコードを読み書きできること
・ 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
・ Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
・ Git・GitHubの利用経験

・AIモデル検討、構築/AIエンジニアメンバーへの指示出し　
・要件に応じたモデル検討、構築
・若手メンバ－への実装指示出し
・技術相談への回答

・与えられた要件、データに対して手法を考えて実装及び、実装指示が出来る事　
・論文調査スキル