Pythonの案件一覧

クライアントの外観検査用パッケージソフトウェアの開発業務になります。

・ソフトウェアのGUI、及び、バックエンドの開発
・プロダクトの改良
・カメラ、不良排除機などの制御部の開発

【開発環境（使用言語）】
フロントエンド（JavaScript、TypeScript、React）

・Webサイトのチャットに関するデータ分析
・分析結果を踏まえてサービス改善を行う、というサイクルを回していく。
・著しく高度な分析スキルが求められているわけではないが、コミュニケーション能力
・対応力等は必要。

AIを利用したプロダクトの設計から実装

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に参画いただきます。
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です。
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行っています。
今回は、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を募集しています。

ユーザーの業種、課題により左右されますが、想定される業務内容は下記の通りです。　　
・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

概要:
お客様データを保有・分析する基盤システム(MLOps)を構築する。
役割:
アジャイル形式で進行するプロジェクトに参画いただき、MLOps基盤の詳細設計と構築を実施していただく。
期間:
2023/09/01～2023/10/31(フェーズ1)
※フェーズ1が問題なく完了すればフェーズ2が11月より開始予定
報酬:
PMクラス1名PLクラス1名

■概要
廃棄や売り切れの抑制を行うための需要予測(LightGBM)の調査及び精度改善を行って頂きます。
現モデルは年末やGW等に特殊な動きがあり、変動が多い時期に予測しきれていない状況です。

■業務スコープ
・要員調査
・精度改善、検証
・レポート作成

データユーザーの要求から的確なデータとフローの設計を行い、パイプラインの構築やパイプラインを動かすデータ分析基盤の運用保守を担当いただきます。

技術要素(★が特に重要)

• ETL/ELTツール
• Embulk★
• digdag
• BIツール
• Redashなど
• GoogleCloud
• Cloud Storage★
• BigQuery★
• Cloud Monitoring / Cloud Logging
• その他
• Git

現在国内エネルギー系⼤⼿企業がエンド顧客となるデータ基盤構築PoCプロジェクトが進⾏中。
PoCを通してインフラアーキテクチャの策定、⼤まかなデータパイプラインのフローを策定した9⽉以降の本番環境構築では、インフラ構築からセキュリティ対応、より多くのデータパイプライン構築を予定しており、データエンジニアの拡充を⾏っている。

データ基盤要件定義
データレイクに保存するデータの形式の洗い出し (CSV, JSON, 画像ファイ
ル etc…)
データソースのインターフェイス特定 (REST API, FTP etc…)
データ加⼯(ETL)要件ヒアリング
データレイク設計 (Hadoop File System)
DWH設計/テーブル定義 (Apache Hive, Spark, HBase etc…)
データフロー設計 (Apache NiFi)
バッチアプリケーション作成 (Java, Shellスクリプト)
インフラセキュリティ対応 （SSL化対応、AD認証連携 etc…)

環境
オンプレサーバー (現地作業等は無し、リモートから接続)
OS: RHEL8HPE Ezmeral Data Fabric (Hadoop, Hive, Spark, NiFi etc…)
データ分散処理基盤にまつわるpache系OSSをまとめたパッケージ製品
(サポートが付くだけのようなイメージ)
HPE Ezmeral Runtime (≒ Kubernetes)
OpenShift等に⽐べ、より純正Kubernetesに近い
構成
データレイク: HDFS, minio(≒S3), HBase
DWH: Hive or Spark
ワークフロー: NiFi or Airflow
データ加⼯: Hive, Spark (シェルスクリプト/Java or Python)
BI: Tableau, Palantir (本募集スコープの作業範囲外)
体制
アジャイル開発 (スクラム)
メンバー10名程度
デイリーで午前にスクラムミーティング有り

3年以上のバックエンドまたはインフラ開発経験

担当工程
企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守

案件の内容
多視点深度画像、３次元点群を用いた物体検出・姿勢推定を担当していただきます。

以下の実務を経験したことがある方に参画をしていただけると嬉しく思います。
・深度画像・点群処理
・２次元・３次元空間でのコーナー・直線・平面・ブロブ検出

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や、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。

■ 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
■ 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