川添担当の案件一覧

＜分析支援要員＞
・依頼業務
　まだ具体的にまとまっているわけではないのですが、想定業務内容としては下記です。
　①KPIの設定とKPIの可視化(BQから適切なデータの抽出とBI活用)
　②自社サービスのクロスユース促進に向けた、現状把握にむけた分析

・背景
　コマース部署が関連する各事業部サービスへのコンサルティング業務を実施するに辺り、
　CDO室に常駐して分析&コンサル支援をする要員が求められています。

・SQLを使った分析経験
・BIを活用した経験
・マーケティングの知見
・一人称で仕事ができるスキル

クライアントでは各事業におけるプロモーションサイトから取得したログを集計し、
BI出力や改善分析検討を行う一連のデジタルマーケティング活動を実施している。
データパイプラインでのリソースが不足しており支援が必要である。
DWHからBIデータを抽出し、KPIへの回帰分析など、分析、考察を行い次のアクションへの課題提起をする。
また、クライアントの若手メンバーへ作業を指示しつつ育成を行う。

・データパイプライン全般のスキル全般
・分析ツール知見(データをどう取得するかであったり、そのデータならこう取れそうとか言えるかなど)
・回帰分析の知見
・マーケティング知見（ペルソナ設定や顧客セグメント設定など）

QuickSightを用いたグラフの作成やデータの加工。

現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるダッシュボード開発者を募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

QuickSightでのダッシュボード開発経験

テーマ：
公共機関においてシステムでの届出（申請）内容の審査を行っていますが、その審査を半自動化させる仕組みをAIで構築することを検討しており、そのPoCを実施いたします。食品のデータからその食品の届出が必要かどうかの判定モデル構築となります。

実施内容：
・審査結果の判定モデル構築のPoC
・数値データとテキストデータの両方の内容をもとに機械学習モデルで審査の判定を行う
・テキストデータの分析・活用で自然言語処理の技術を活用する可能性あり
・PoCの実施計画設計～モデル構築・検証
・PoC結果報告書の作成・報告会実施

・上記内容に対応できるスキルレベル
・特にPoCの計画設計から対応できることを希望
・分類モデル構築経験

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

・Python
・Pandas

機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。

【PJ事例】
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け印字検査システム
・生産の需要予測　等

・言語: Python
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

（１）クライアント課題の解決
・ビジネス課題に対して、どのデータをどのように分析すれば解決できるかを設計
・SQL/R/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析
・分析レポートの作成と分析結果の報告

（２）自動化・仕組み化による業務支援
・データベースの整備
・定期納品物の自動化
・依頼されるデータの加工・抽出

（３）その他
徐々に、社内の新規事業プロジェクト、プロダクトづくりなどにも、ジョインしていっていただきたいと考えています。

・セールスやCSチームと連携した、クライアント対応の経験がある方
・SQL/R/Pythonなどを用いたデータ分析の実務経験がある方
・データ分析プロジェクトをリードした経験（クライアントの課題抽出・施策・アウトプット）があること
・データ分析の実務の経験が豊富であること（分析、プレゼン資料の作成、分析結果の報告）

機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。

事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高める挑戦を続けています。 機械学習をプロダクトに取り込んでユーザに価値を届けることに重点を置いています。 モデルのチューニングによって精度を追い求めるというよりも、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練/デプロイパイプライン構築・API開発といった一連の開発業務が主となります。 ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

・ソフトウェア開発に関する知識（Git・クラウド・オブジェクト指向など）
・PythonによるWebアプリケーションのシステムの開発経験
・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験（Python を特に歓迎）

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

TableauによるDashboardについて、設計・開発を中心に要件定義・運用設計を担当

BI経験、要件定義