案件内容 |
■案件概要: ■人材イメージ: |
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必須スキル | ・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) |
金融の案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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該当件数:425件
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案件内容 |
[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。 |
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必須スキル | ・TableauServerへのデータ連携構築経験 |
案件内容 |
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。 |
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必須スキル | ・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS) |
案件内容 |
【業務内容】
SQLデータ抽出並びにBI、分析ツールを用いた資料作成して頂きます。
年間2~3億の金融決裁データをDWHからSQLで抽出し、どういう傾向があり、どういう人が使っているのか。
等を分析し、サービス満足度を図っていきたい。 |
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必須スキル | 要件定義 |
案件内容 |
バーゼル規制向けの帳票を作り直す(統合する)
まずはそれぞれの銀行における既存プログラムを読み解き、その後処理を一本化していく。 |
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必須スキル | SAS によるシステム開発経験 |
案件内容 |
住宅ローンの新商品を本格リリースするに当たり、システム更改が予定されている。
それに伴って分析基盤に取り込むデータのレイアウトが変わるため、定期的に実行しているプログラム(SAS)を改修する必要がある。
また、その新商品は既存の商品とは商品性が異なるため、新しくリスク計量のためのプログラムを作成する必要がある。 |
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必須スキル | SAS によるシステム開発経験 |
案件内容 |
銀行様ユーザ部側にて要件を確認しながら顧客データを抽出し、
各パターンを試行錯誤しながらクレンジング化を実施する。
EGを使うことができれば問題なく、統計の知識は特段不要。 |
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必須スキル | SAS EG |
- 〜¥1,000,000 /月
- データサイエンティスト
- 豊島区
- 金融
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。
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必須スキル | ・クライアントに一緒に能動的に動ける方。 |
- 〜¥1,200,000 /月
- データサイエンティスト
- 港区
- 証券
- 金融
案件内容 |
AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。 |
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必須スキル | ・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号(または同等の実務経験) |
検索結果425件中381-390件