週2日の案件一覧

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

【概要】
データエンジニアとしてDMP及びCDP導入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】
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

・SQL
・TreasureData/GCP/AWS等のクラウドDWHの構築経験

Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務

１．回帰モデル（ランダムフォレスト/Gaussian Mixuture Regressionなど）へのXAI適用および評価
※XAI = PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI）
※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度）

２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する）

３．教師無しクラスタリング(k-means/Gaussian Mixture Modelなど)処理の実装カスタマイズ

期待するところ
・限られた期間の中でスムーズに入ること
・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること
・対策の実施と評価を出すこと

人物像
・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM）

備考
・作業環境はローカルのJupyterで実行
・ベースになるソースコードやデータは提供される
・コミュニケーションはTeams
・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり）
・ひとりの作業は時間問わず

・説明のしやすさを考えたモデルの実装/評価
・分析対応について案出しなどからの並走

QuickSightを用いたグラフの作成やデータの加工。

現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるダッシュボード開発者を募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

QuickSightでのダッシュボード開発経験