Pythonの案件一覧

営業データの利活用プロジェクトを行っており、下記分析を行っている。
・休眠顧客復活分析
・RFM分析
・レコメンド
その中で当社データサイエンティストの指示により下記業務をお願いする想定です。

【業務スコープ】
■基礎集計
■データの加工
・欠損値補完
・次元圧縮
・各種変換
・説明変数の可変
・ウィンドウ化　等
■モデル構築
・特徴量、パラメータ再エンジニアリング
・変数重要度出力
・アウトプット解釈　等

・Pythonを用いた分析経験
・Pandasを用いた経験2年以上
・コミュニケーション能力

例1：図面解析
パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う

• 図面からの自動情報抽出
• 図面の高解像度処理
• 類似図面検索
• 図面からの自動工程分解
• 図面からの自動設計ミス検出

例2：サプライチェーンデータ分析
発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。

• 課題設定と仮説構築
• 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
• 需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発

【開発環境】

• 利用言語: Python, R
• フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
• 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab
• コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
– 統計学の基礎知識
– 機械学習を用いた研究または業務経験
– Pythonによる開発経験
– 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
– Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

【業務スコープ】
■Opsの作業
・バッジ処理
・バッジの運用、改善
・マスターデータをSHに確認
毎月2週間続く、タイムスケジュール管理。
・アラートを上げる。
・エラーが起きたときにトラブルシューティングを行えるかどうか。
■MLopsの改善提案

・MLのご経験
・サーバーサイドエンジニアのご経験
・クラウドサービスのご経験
・データのエンジニアリング経験
（ワークフローツール)
・ETL,パイプライン構築
・Python/SQL

=短期的=

• ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
• A/Bテストによる施策の効果検証
• 統計的因果推論による施策の効果検証
• 自由記述データの自然言語処理
• 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
  =長期的=
• 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
• コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
• 検索エンジンのアルゴリズム改良
• コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

◆データサイエンス
– 統計検定2級レベルの知識
– 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
– マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ ビジネス
– 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
– ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
– 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆ エンジニアリング
– SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
– Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
– Git・GitHubの利用経験

アパレル企業向けの在庫管理系データ分析調査。
エクセルやPythonもしくはBIツール（DataPortal）でデータ可視化も行う。
クライアントとアウトプット要件を打ち合わせて決めていき、レポート提出をしていく。

・SQL（現場環境はMySQL）
・Python（nampyやpandas程度でも可）
・クラウド環境上での業務経験

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

大手製造メーカー様案件で、データ解析・データ解析のプログラミング
　～DBアクセスプログラミングを担当していただきます。
　※参画いただいた後は、相談の上プロジェクトの中でその他の役割も
　　担って頂く可能性もございます。

・プログラミング経験（２年以上）
・Python でのDBアクセスプログラミング経験（１年以上）
・AWS/GCP等のクラウド環境での開発経験（１年以上）

クライアントでは、AIを活用した自動情報収集プログラムによって、WEB上に公開されているイベント情報を利活用していくサービスを展開しています。

情報収集におけるAIモデルの構築において機械学習エンジニアの追加を求めています。

・python（３年以上）
・機械学習（２年以上）
・自然言語処理（２年以上）

社会調査における母集団推定モデルの研究開発運用に関する支援

・専門社会調査士の資格または、それに相当する統計学・社会調査の知識・技能
・PythonまたはRを使った研究作業の経験
・社会学などの社会科学に関する知識・関心

（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）