- 〜¥450,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
- 官公庁・公共
案件内容 |
官公庁のデータ分析及びAI化推進 |
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必須スキル | ・Pythonを使ったデータ加工、モデル作成などの分析実施 |
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:170件
案件内容 |
官公庁のデータ分析及びAI化推進 |
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必須スキル | ・Pythonを使ったデータ加工、モデル作成などの分析実施 |
案件内容 |
以下データの分析を行う |
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必須スキル | 上記データ分析経験 |
案件内容 | 車載カメラの画像分析、デジタルタコメータの活用 |
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必須スキル | 画像系AI案件の経験 |
案件内容 |
■業務概要:
アプリ回遊データやユーザー属性分析、
購買傾向等の分析を通じたUI/UX改善を行っていただきます。
<想定アウトプット>
①アプリ内のレコメンド機能実装
→行動データから個々のユーザーの傾向を分析し、購買行動に繋げるために
ユーザーごとに最適化されたおススメ機能を検討していただきます。
②アプリの検索エンジン精度向上
→ユーザーが専門家の検索を行う際のキーワード検索の精度向上を図って
いただきます。
③著名人スコアリングの改善
→アプリ内で時間の売り出しができる著名人は当社から
スカウトされた方のみとなります。スカウト対象とする方のリスト化にあたっての基準設定(スコアリング)の改善を検討していただきます。 |
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必須スキル | ・PythonかRでのプログラミング経験 (モデル構築) |
案件内容 | ・データ加工 ・基礎分析 ・ユーザークラスタリング ・ロイヤルユーザー要因分析 ・CTR予測モデルの作成 ・クリック予測モデルの作成 ・施策提案 ・実環境(GCP)の導入 |
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必須スキル | 1.分析・モデリング経験 |
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。 |
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) |
案件内容 |
機械学習PJの技術顧問
開発プロダクトや受託案件に関する技術的な質問を
週1,2時間程度オンラインで相談させていただくポストとなります。 |
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必須スキル | ・機械学習を活用したプロダクトのアーキテクチャ設計経験 |
案件内容 |
■内容:
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。
ex,
・貸しオフィスのユーザー利用履歴
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴
・イベント(催し物)活動データ 等
分析テーマは(基本的に)決められており、
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか
など求められます。
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど
幅広く理解している方を求めています。 |
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必須スキル | ・Pythonを使った分析経験 |
案件内容 |
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証 |
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必須スキル | ・SQL (Redshift, PostgreSQL記述) |
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