週2日の案件一覧

【概要】

TreasureData→PowerBIへの可視化までご対応をお願いします。
【環境】

TreasureData,PowerBI,SQL
【業務】

・データパイプラインの設計、構築

・ダッシュボード構築・クライアントとの細部仕様調整

元請クライアントで、これまで食品を作っていたメーカー（小売に卸すのがメイン）が、新規事業として飲料の事業開発を開始

すでに元請が一度ご支援させていただいて、事業計画や販売シミュレーション、ブランディングなどは方向性検討済み

一方で、具体的にこれから動かしていくうえで、現場レベルで一緒に伴走しているメンバーが不足している

【内容】

・飲料開発におけるブランディング/マーケティング周りのアドバイザリー支援上記に関係する飲料開発におけるマーケティング支援

流通小売業界大手クライアントの配送システム大規模改修PJをご支援いただきます。
大手ECサイトにおける配送システムのインフラをAzure→AWSに移行します。

単純な移行だけではなく、要件として、セキュリティの向上、ClientVPNの構築、アプリケーションの改修（Webアプリ、スマホアプリ）などがあります。

また、アプリケーションも機能を改修します。

AWSのサービス毎にクライアント担当、ベンダー担当が分かれており、ベンダー担当分の業務をご担当いただきます。

利用するサービスはECS,RDS（Postgres）,EC2,ELB,CloudWatch,Lambda(java),KMS,CodeBuild,CodePipeline,CodeDeployなどです。

現在、開発環境・検証環境・本番環境を同時に構築およびテストを行っています。

2023年夏ごろにリリース予定ですが、第2フェーズがあるため、長期プロジェクトとなります。
インフラチームとして、下記をご担当いただきます。

・クライアントとのインフラ定例の参加および準備（週2回、各1時間）

・AWSでの環境構築およびテスト

・Azure→AWS切り替え手順確立およびテスト

・ドメイン移行手順検討

・移行リハーサルの実施別途弊社クライアントのアプリチームがおり、アプリチームと連携して作業を行っていただきます。

・決められた処理においてR言語にてプログラムの作成・プログラム全体についての修正
【対象データ概要】交通量データにおける月や週、曜日、時間等の変動パターンの類似性などをクラスター分析によりパターン化し、変動のパターンと相関係数の関係を見るためのデータを出力するプログラムの作成となります。

3年以上のR言語でのプログラミング経験

・既存のソフトウェア(python)を活用した評価の実施。・出力したデータを分析し、特徴や課題を抽出。・上記抽出結果についてPMと共有し、アルゴリズム改善(またはデータ改善)の方向性を決定する議論への参加。
想定している依頼内容(クライアントとの打ち合わせに応じて、内容が変更することが想定されます)
~2/28・評価用DBを入力する用のスクリプト(弊社スクリプト流用)の開発　想定アウトプット：評価用DBを入力するスクリプト
~3/31・評価用DBの分析結果やクライアント報告に向けた可視化用スクリプトの開発・評価用DBと評価用モデルによる評価結果算出　想定アウトプット：分析結果の可視化用スクリプト、評価結果レポート
~4/28(やりながらの判断になるため、やや未確定)・数万件程度のサンプルを出力するスクリプトの作成　想定アウトプット：サンプル出力用スクリプトおよび実際に出てきたサンプル
● 期待している部分：・傾向が出ている背景を探るために実際のデータをしっかり読み込んで要因分析をおこなうことを意図している。・PMの指示に従い、ソースコードに修正/改善を加えること。

クライアントワーク経験のあるデータサイエンティスト/エンジニア寄りの方を期待しています。※要件が明確に定まっていることを前提としている方は難しいです

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