福田担当の案件一覧

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。
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該当件数:152

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案件内容

【概要】
・クライアントよりお預かりした情報のデータクレンジングし、コンサルタント(ビジネス側)が使用できる状態を実現させる。
・Tableauなどのデータ分析ツールは、綺麗になったデータに対して使用するもののため、もう一段階レイヤーが変わった所も含むデータ分析能力が求められる。
・スタートアップ段階のため、データアナリストを含み社内関係者とコミュニケーションを取りながら業務に従事する。

【業務内容】
自社のデータ基盤を用いる
・データ分析要件を把握
・BigQueryでの集計
・集計自動化/効率化
・データ分析の基盤改善

必須スキル
・3年以上のシステム開発経験
・BigQueryやSQLなどを使ったデータ集計、レポート作成業務経験
・医療業界の知見(レセプト系は優先度高)
案件内容

データの可視化・加工・分析・モデル構築による業務改善と成果創出

必須スキル
・Python,R等のプログラミング言語
・数理最適化手法、機械学習アルゴリズムの活用
・構造化データの構築、分析可能なDB作成スキル(SQL等)
・上記の開発を自作で行える方(実践タイプのデータサイエンティスト/データベーススペシャリスト)
案件内容

【概要】
・新規システム構築。
・クラウド基盤:Azure
また、ローコード開発でアプリ開発有(Azure上にAzure機能を使ってサービスを作っていくイメージ)
・7月末に基本設計から詳細設計まで完了、今後は環境設計と構築のフェーズ

【業務内容】
構築作業、テストのほか、レビューなど担当

必須スキル
・Azure基盤の設計から構築、テストまで幅広く携わったことのある経験者。
※Azureの各種マネージドサービス(AppserviceやFrontDoor等)のサービス同士の組み合わせや、各サービスを考慮しならないため
・設定値等幅広い知見
案件内容

【概要】
・既存の管理サイトの大規模リニューアルプロジェクト
・要件定義フェーズから参画、その後の設計・製造工程でも開発業務を担えるポジション

【スケジュール/業務内容】
〇8~10月:要件定義フェーズ
・顧客との要件詰めのための要件確認資料作成
・現行システム調査(設計書、ソース)
・見積もり作業

〇11月~:設計
※一部先行設計に着手する可能性有

【体制】
・6名

必須スキル
・java /React/Next.js
・SQL
・要件定義などの上流工程の経験
案件内容

金融取引の統合管理するシステム(Pkg)の保守業務、関連システムの開発業務、保守改善ツールの開発を担当

必須スキル
・JAVA,SQLを用いた開発経験
※Object系言語(C#等)の開発経験でも可
・単独で 設計~開発/ソース解析~テスト が可能な方
案件内容

【業務内容】
・ツールSPSSを持ちていてのデータ抽出作業がメイン。
・付随して設計作業、メンバー管理も担当
・PowerBIでの画面作成も担当

【体制】
・現在15名体制。
・今後19名体制に拡大予定。

必須スキル
・データ抽出経験
・設計経験
・メンバー管理経験
案件内容

・工場内の自動処理が止まった際に、その影響を調べるWebアプリケーション開発において、Azureクラウド基盤の構築業務を担当

必須スキル

・WebシステムのAzureクラウド基盤の構築経験 2年以上

案件内容

【概要】
・マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクト
・クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するもの 
・このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを個別のプロジェクトとして分析も実施
・この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストのポジションを担当

【業務内容】
・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成~精度検証~パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

必須スキル
①データサイエンティストとしての実務経験5年以上
②下記の実務経験
・PythonまたはRを使用したデータ分析、コーディングスキル
・Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・SQLによるデータの集計・抽出
・分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
③統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
④線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解

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