流通・小売・ECの案件一覧

アパレル会社におけるSNSデータに基づくチャンス開発の仕組み作り
VOC/VOS/VOMデータを用いた新商品開発ロジックの構築およびPDCA基盤の構築

・解析結果を業務部門に連携する提案力
・SQL（特にBQ）によるデータ加工経験
・Pythonによるデータ加工・モデリング経験
・画像データ加工経験

大手アパレルメーカーのDX本部　システム部へアサインいただきます。
社内のデータ民主化のため、データ環境の構築、整備が目的です。
DWH構築、データ収集→加工をお願いします。
ゆくゆくは、各部署の業務課題を横断的に対応いただきます。

【業務スコープ】
・データ加工、バッチ作成、修正（python）
・基幹システム、GA、KARTE等の部門担当者へデータヒアリング
・テーブル作成
・レポート設計
・パイプライン障害対応

【環境】
・サーバ/AWS EC2
・ストレージ/S3
・DWH/Amazon Redshift Spectrum
・BI/Tableau
・Python（pandas）
・SQL
・Github
・Slack,backlog

・データエンジニアリング経験
・Python（pandas）経験
・AWS環境経験
・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

アパレル企業向けの在庫管理系データ分析調査。
エクセルやPythonもしくはBIツール（DataPortal）でデータ可視化も行う。
クライアントとアウトプット要件を打ち合わせて決めていき、レポート提出をしていく。

・SQL（現場環境はMySQL）
・Python（nampyやpandas程度でも可）
・クラウド環境上での業務経験

大手卸小売業のデータエンジニアとして下記業を担当いただきます。
・AWS等のクラウドサービスを活用したデータ分析
・Redshiftでのデータ分析基盤構築
・各種KPI設計およびTableauなどのBIツールでのダッシュボード作成

・データ分析プロジェクトの経験
・データ分析基盤設計、構築、分析経験
・Redshift経験
・python経験
・BIツール経験

[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

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]
・AWSのDWHと各種サービスの繋ぎ（データエンジニアリング）と完成したモデルのデプロイ（サーバーサイド）及び評価（DevOps）
・レポーティング業務、仕組み化
・分析評価業

・pandas/python/SQL経験
・データ分析業務（pandas）
・データエンジニアリング業務
・分析アウトプットの作成経験
・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

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

[ポジション]：分析基盤エンジニア

データ移送処理のバッチをGCP上で構築・実施等を担当。

・GCP上でのバッチ構築（Cloud Composerの実行）
・SQL（特にBQ）によるデータ加工経験
・Pythonによるデータ加工経験

・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

・BigQueryの実務経験
・Pythonの実務経験
・データ前処理についての実務経験