林担当の案件一覧

・社内システムのフロントエンドおよびバックエンドの開発/運用
　社内の運用および追加機能開発
・技術調査

【業務スコープ】
・社内システムの開発および運用
・LLMを利用したチャットボット開発（社内、社外向け）
・要件定義、設計など上流工程
・ドキュメント整備
・社内メンバーからの不具合報告、問い合わせ等窓口対応
・技術調査

【言語】
React, Python, Svelte
※ フロントエンドの言語優先
【環境】
・構成：GKE/Cloud SQL
・CI/CD：GitHub Actions
・監視ツール：Cloud Monitoring, datadog
・インフラ構成管理：Terraform
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール類：Slack / Google Workspace / notion

某エネルギー事業会社様のデータアナリティクス部署にて、下記案件を始めとする数理最適化プロジェクトにおいて、データサイエンティストとしてアサイン予定になります。
・最適化ロジック構築：ビジネス要件をもとに定式化や最適化アルゴリズムを構築。
構築したロジックの検証や改良も実施。
・プロトタイプ開発：必要であれば、PoC用の簡易システムを実装。
・本番システム開発：主に本番システムのロジック部分を実装。
・ドキュメント作成：定式化資料、クラス図などのドキュメントを適宜作成。

某航空会社のTableauを用いたダッシュボード構築支援
-イテレーション開発(仕様調整→製造→テスト→確認のサイクル)

・希望参画時期：2024年4月～
・希望人数：2名
・出社頻度：週2～3回ほど(調整可能です)
・最寄り駅：川崎駅からバス30分ほど

– Tableau・ダッシュボード開発経験
– SQL
– 主体的に推進できるマインド

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

・サービスデータのTableauを用いたビジュアライズ
・上記データの分析（営業や企画から依頼が来ます）
・上記データのデータ抽出
・Tableau Serverの管理（ブラウザを用いたUI上の管理です）
・GA、BigQueryを用いたweb分析
・上記データのビジュアライズ
・データマート作成
・データクレンジング

日系大手SIerにて、データプラットフォームのコンセプト設計を実施予定です。
プロマネの指示により、調査や分析、資料作成等をしていただきます。

※調査にはヒアリング調査（大部分は日本語、一部英語が入る予定）ですが、英語については他のプロジェクトメンバーにて対応可能なため、必須要件ではありません。

メンバー体制
・統括責任者1名
・プロジェクトマネージャー1名
・募集ポジション1名

■期間
2023年12月4日（月）～2024年2月13日（金）
※調整中のため変更の可能性あり
※2023年12月25日（月）～2024年1月8日（月）は非稼働
※継続可能性あり

・エンターテインメント企業における、スマホゲームのログデータ投入業務をおまかせします。

【業務スコープ】
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)

■背景
これまで登記簿を取得する際、法務局管理で地図検索などを行い照合していく必要があったが、
G空間情報センターが管理することにより無料で閲覧が出来るようになった。

だが、
・任意座標系（地図上の座標ではないデータ）の整備難易度が超高。
・地図に当てはまらない
→明治時代に測量されたデータの為、地図に合わせた加工が必要。
上記の課題を解消していく支援。

地図ファイルの中が各ブロックがバラバラでこれをパズルみたいに正確な日本全国地図に直していきたい。

広告代理店でのWEB広告について、中間接触効果やコスト最適化についてのデータ分析をしていただきます。

分析レポート
分析の目的がアフィリエイトの中間接触効果の分析から、広告全体の効果分析、予算配分の最適化に向けた調整ができるようレポートを設計開発(アドエビス(ADEBiS))。

１． アフィリエイトメディア毎の間接効果踏まえたＣＰＡ評価
２． 認知～ＣＶまでの広告経路毎の評価
３． 前月配信実績を踏まえた広告予算の再配分

※１． ２については基本的には同じ分析の想定です。同じ表の中に以下の粒度で確認したイメージです。

・アフィリエイトメディア別
・リスティング（社名、一般）
・ディスプレイ（媒体別）
・Ｗｅｂ動画（YouTube、Abemaなど）
・SNS広告（Twitter、Tiktok）※Twitterはぷろみぃのアカウントで実施しているコンテンツマーケを想定

★ポジション
データ分析については主導権を握って行う主担当

★使用技術
アドエビス(ADEBiS)

★作業場所
基本リモート
※客先（都内）とのMTGに同席で出社可能性あり

★工数
0.5人月

★稼働開始
11月1日～終了期間未定

・画像認識AIの精度検証
　∟OSSのセグメンテーションモデルを、顧客データに適用
　∟精度改善

・検証結果レポートの作成

■期間：10/23(月) 〜 11/23(木)

・画像認識AIの開発の実務経験（Pythonプログラミング経験）：3年以上