週2日の案件一覧

クライアントでは主にPower BIにて統合データプラットフォームに接続し、データ抽出からダッシュボードもしくはリスト化・資料化することを実施しております。教宣活動により、業務部門からの引き合いが増えてきたため、効率よくプロトタイプ的な試作品を作成し、実務部門にてビジネス適用の判断を行っていく構想です。上記運用について現状のメンバーでは対応が難しく、具現化するための要員を募集いたします。
内容：・クライアント社員と共に要件をまとめ、BIツールにて静的データのプロトタイプのダッシュボードを構築。実務としてビジネス適用される場合は、クライアント側の担当者にて連携環境の構築を行う想定。ツールはPower BI（PowerBI・Tableauを利用中、エンタープライズBIはWeb-focusを導入済）・セルフBIの位置づけとなるため、実務部門へのスキトラも実施予定。

・チケットに沿った機能の実装
・自動テストコードの記述
・必要に応じてデータ・インフラの設計
・デプロイスクリプトの構築

・Python、 NodeJSなどを使用したWebアプリ設計
・開発経験3年以上

■背景■
食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。

■課題一例■
・商品IDが分析観点で作られていない
・年末やGW等に特殊な動きがある
⇒変動が多い時期に予測しきれていない
等

■やること■
前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

・SQL
※SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BYが可能なレベル(window関数までは不要)
※分析に必要なデータ抽出SQLの元はクライアントメンバーが作成するため、深いDWHの理解や高度なSQLは必要とされない。
※必要に応じて自分でデータ集約を行うぐらいは必要

・Python
※3年以上のコーディング経験
※基本的にはJupyter Notebook上でのモデル開発になります

・特徴量エンジニアリング
※ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、ラグ特徴量、集約特徴量、エンコーディング等を行いながらモデルを構築した経験。こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです

データサイエンティストが構築したモデルを実際の機械学習のプロダクションシステムに落とし込む作業をお願いいたします。

【詳細】
・MLアプリケーションPoCのプロトタイプの開発
・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装
・サービス監視設計/運用

・クラウド上でのPythonを用いたソフトウェア開発経験
・機械学習などの大規模データを扱うバッチ処理、ワークフローの開発/運用経験
・MLOpsの企画/設計/開発/運用経験

[ML/MLOps系の記事の場合]
（※下記はエンジニアに求める要件です。イメージのため）
・CI/CDの経験(Github Action)
・Pythonなどを利用した開発経験
・GCPでのインフラ開発経験（GCS、BigQuery、Vertex AI、Cloud Dataflow、Cloud Bigtable、GKE、Cloud Composer）
・監視ツールの導入・運用経験（Cloud Monitaring）

[データサイエンス系記事の場合]
（※下記はデータサイエンティストに求める要件です。イメージのため）
・SQL/Python
・（want）時系列因果推論
・（want）反実仮想機械学習

機械学習・深層学習による時系列解析・異常検知解析の経験及び深い知見
異常検知に関する従来手法(ルールベースなど)の経験及び知見
Pythonによる最適なコードの実装能力

■背景■
現在クライアント様の方で顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援する自社プロダクトを開発しており、プロダクトの価値を高めていくために統計学に強みをもつデータサイエンティストを募集しています。

■業務内容■
広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する
社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する
また、自社プロダクトに限らずクライアントが開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う

■現在取り組んでいる研究開発プロジェクト一例■
・繰越効果や飽和効果などを考慮した非線形な広告効果の推定
・状態空間モデルによる動的に変化する広告効果の推定
・非線形数理最適化による広告予算配分の最適化
・統計的因果推論に基づく、より妥当な広告効果推定手法の探究

・大学院修士課程を修了し、線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解があること
・統計学や機械学習を用いた研究開発の経験（学生時代の経験可）
・Julia、Python、R などを使用したプログラミングの経験および、Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・プロダクト開発への興味関心

【概要】
TreasureData導入、運用保守案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における構築業務を担っていただきます。
多数のプロジェクトがあり、適性なものにジョインを想定しております。

【環境】
TreasureData,SQL,Python,Git

【業務】
・CDP及びDMPの設計/構築/運用
・各種DB、分析ツールを連携させたデータ管理、分析環境の構築
・データマートの設計/構築/運用
・クライアントとの細部仕様調整
・TreasureDataの社内講師（スキルによって）

・SQL
・TreasureData経験・Python

■船舶に組み込まれたセンサー情報の構造化、基礎分析
■実際の大型船舶の運用実務に即した統計モデルの構築
■構築した統計モデルの実証及び精度検証、それに基づく改良
■実用化を担う実装部門との連携
■顧客との折衝においての技術的助言など

■Pythonライブラリを用いた機械学習、または深層学習の実務経験（3年以上目安）
■統計検定2級以上の統計的知識

BI,ビジュアルアナリティクス、セルフサービスBI　を武器としたデータ活用支援
・ユーザートレーニング、操作にとどまらない人材育成プログラム
・Tableuコンピテンシーセンターのメンバとしてプロジェクトを担当。

・BI経験、要件定義