- 〜¥700,000 /月
- BIエンジニア
案件内容 |
【概要】 【対応内容】 【開発環境】 ・AWS Glue |
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必須スキル | ・名寄せ・データクレンジング経験があること |
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:99件
案件内容 |
【概要】 【対応内容】 【開発環境】 ・AWS Glue |
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必須スキル | ・名寄せ・データクレンジング経験があること |
案件内容 |
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語 : Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク:Django, Flask, Angular
・データベース: Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ : AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ : 指定なし
・コミュニケーション: Slack,GitHub,Backlog,Confluence
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必須スキル | ・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視 |
案件内容 |
レジデータの分析基盤の構築、運用案件
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必須スキル | ・SQLでのデータマート開発の実務経験 |
案件内容 |
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証 |
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必須スキル | ・SQL (Redshift, PostgreSQL記述) |
案件内容 | 医療に関わる膨大なデータを解析することで新たなサービスを創出する企業。 開発はPythonで実装し、DB側の知識、経験が求められます。 ポテンシャルが高ければビッグデータ、Pythonの経験がなくても問題ありません。 ※今後、Web開発も予定しています |
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必須スキル | ・プロジェクトリーダ経験あり |
案件内容 | 大手事業会社での主要サービスのデータ分析を利用したビジネス課題解決支援業務 ・データ分析結果を利用した課題設定と解決策検討支援 ・Input整備業務、データ分析作業 |
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必須スキル | ・SQLの実務経験 |
案件内容 | ・データ集計 ・データ可視化 ・分析モデル検討・構築 |
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必須スキル | ・SQL(DBはRedshift) ・BIツール(Tableau) ・ETLツール ・統計分析(顧客/POS購買分析がメイン) |
案件内容 | 上位リーダーのもとで作業頂くメンバーの方 領域:デジタルマーケティング領域 お客様:ECサイト |
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必須スキル | 全てを網羅している必要はありません。 【機械学習】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく集計作業ができること ・Redshift 列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Apach Spark 分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、 もしくは調べながら習得することができること ・Python Pandasを利用したプログラムを実装することができること ・マート設計/実装 パフォーマンスチューニングができること ・テーブル設計/実装 テーブル定義、ER図が書けること ・ジョブ設計/実装 DataPipeLine を使用できるとより良い ・Shell設計/実装 例外処理、エラー処理を作成できること 【アナリスト】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく分析作業ができること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Python 機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること ・機械学習 Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること |
案件内容 | ・大規模データ解析アプリケーションの追加開発案件 (データ解析バッチアプリケーションの開発、及び管理用Webダッシュボードの開発) |
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必須スキル | ・大規模データのETL処理または分析基盤の構築経験 ・AWSの使用経験 ・Script言語でのWebアプリケーション開発経験 |
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