高橋担当の案件一覧

・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析
・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施
・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する
・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等)
※海外とのやり取りが発生するため英語の読み書きが頻出します(担当業務によっては英会話の必要性も有り)

＜業務詳細＞
・分析基盤整備
　└ダッシュボードの作成（KPIツリー、目的別ボード）
　└ユーザー行動の可視化（推移、利用特性）
　└分析基盤整備の推進（データ取得の推進、課題点洗い出し）
・分析
　└データを用いた仮説検証（機能、UI改善、施策）
　└ユーザー行動（数値化、可視化、セグメント分類）
　└効果検証（広告、キャンペーン、メールマガジン等）
　└得られたデータを元にしたインサイトの提供

＜使用ツール＞
・開発言語：Go
・インフラ環境：Google Cloud、Cloud Spanner、Cloud Function、Cloud Run、BigQuery
・ソースコード管理：GitHub
・CI/CD：CircleCI, Cloud Build
・監視/モニタリング：Google Cloud Logging, Google Cloud Monitoring
・インシデント管理：PagerDuty
・コミュニケーション：Slack, Google Meet
・プロジェクト管理/ドキュメント：JIRA/Confluence/DocBase

・API基盤（MuleSoftで構築）とAPI支援基盤（AWS上構築）の構築・運用作業になります。
・API基盤では、VPCやDLBの構築、アラートやモニタリング設定などを行います。
・API支援基盤では、EC2サーバやAWSの各種サービスの構築、CloudWatchによる監視設定などを行います。
・MuleSoftについて
　 https://www.mulesoft.com/jp/integration-solutions/saas/salesforce

環境：
AWS
Anypoint Platform（MuleSoft）
その他（Slack、Backlog、GitLab　など）

・ウェビナーの集客〜事後フォローまでに発生する実務オペレーション
・プロパーのマーケティング補助
・BtoBコンテンツの企画・制作、ライティング

リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。

・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善

・開発基盤
　・AWS, Microsoft Azure
・ツール
　・GitHub(Enterprise), GitHub Copilot
・CI/CD
　・GitHub Actions, CircleCI
・グループウェア
　・Google Workspace, Slack
・プロジェクト管理/タスク管理
　・ClickUp, Jira, GitHub

・関連技術
　・Python3
　・OpenAI, Hugging Face
　・AWS SageMaker

SaaSプロダクトのマーケティング支援業務に従事して頂きます。
主な業務はSaaSプロダクトのセールスチームにおける、イベント、DMの企画、実行、運営となります。
・オフラインイベントの施策
・集客媒体（LP、DMなど）の企画
・ロジまわり
・総括、PDCA

クライアント案件およびお客様の広告運用や効果検証、広告レポート作成をお願いしたく存じます。
運用媒体は、Google、Yahooのリスティング、ディスプレイ広告、FB・Instagram・Twitter・LINE広告、YouTube広告。
分析ツールは、GA、GTMに加え、見える化エンジンなどのソーシャルリスニングツール。
広告予算は自社の広告運用の予算は月5万円程度、クライアントの広告運用の予算は月300万円程度までを想定。

ウェビナー・制作系の実務オペレーションをお任せいたします。
ウェビナーの集客～事後フォローまでに発生する実務オペレーション。
※企画～分析、改善までお任せできる方も歓迎

【システム概要】
複数のビジネスチーム向けに必要なデータセットの要件を整理し、
Databricks上で分析用データセットを効率的に作成するETL、
ワークフローを開発します。

【業務内容】
各チームから挙げられる要件の整理や、ベストプラクティスを調査し、
購買情報、各種施策、会員情報やアクセスログなどを元に、効率的な
データセットを作成するためのETL、パイプラインの作成を行います。
データ分析基盤チームに参画しており、必要に応じてノウハウなどを
共有しながら作業を進めて頂きます。

【担当領域】
要件定義～実装

【開発方式】
お客様と都度調整しながら進めるアジャイル開発となります。

【システム構成】
サービス：AWS、Databricks、Redshift
利用ツール：Slack、Backlog、Git (GitHub)

■案件内容：
【システム概要】
AWS環境に、データ分析用API構築。
AWS(EC2,ECS,ECR,CloudFormation,Lambda等) の構成。

【開発方式】
ウォーターフォールモデル or アジャイル

■案件内容：
【システム概要】
新規でのデータ分析基盤の構築業務

【担当領域】
スキル見合いで体制と相談しますが、上流から下流まで幅広く対応いただけます。

【システム構成】
以下の技術要素で構成されます。
インフラ：Azure
DWH：Databricks
BI：PowerBI

【開発方式】
ウォーターフォールモデル