週2日の案件一覧

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該当件数:145

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案件内容

弊社クライアント(HR系)のデータ事業部にてデータ抽出業務を担当いただきます。

(主に戦略・方針策定のための実態の把握に向けたデータ抽出

クエリの「読み・書き」ができるだけでなく、依頼者側がどのような用件でデータ抽出したいのかを汲み取って使仕様検討・データ抽出ができる方を求めています。
【業務内容】

・基幹データやアクセスログからのデータ抽出

 └新規のSQL作成、既存SQLの調査/改修

・依頼者(事業担当者)との抽出要件の整理、プロジェクトの進行管理

必須スキル
・SQL を用いたデータ抽出経験
・Redshift、BigQueryでの大量データのハンドリング経験
・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験
・周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理して解決に導く能力・スタンス
案件内容

自社サイトにGA4を導入運用しているが、最大限の設定が出来ているか分からない状況。

それぞれの設定(イベント、GTM、Bigquery等)を掘り下げていただき、説明設定をお願いします。

・1~2カ月短気を想定しておりますが、能力次第で長期も検討

必須スキル
・GA4内の機能を網羅し説明、設定できる力
・コミュニケーション力
・デジタルマーケティング経験
案件内容

需要予測をもちいた生産・輸送・在庫の最適化のための実証実験とシステム開発

必須スキル

Python, Djangoを用いたアプリ開発経験、もしくは分析経験3年以上

案件内容

①某製造業のグループにおけるB2C関連業務アプリケーション開発、データベース設計、及びその運用保守業務

【直近フェーズ】

・WordPressでのCMS構築・検証・技術調査

・デジタルアセットマネジメント(DAM)の構築・検証・技術調査
【システム環境】

言語:PHP,perl,python,JavaScript

OS:Linux

DB:My SQL,Postgres

インフラ:MS-Azure

必須スキル
・オープン系言語(Perl,PHP,Python,Java等)を用いたwebアプリケーション開発スキル
・Perlを利用したオブジェクト指向プログラミングを理解した上で、PHP等一般的な開発も行える方
案件内容

・自社アプリ(iOS/Android)のバックエンド(Firebase)の設計・構築

・社内向けWebアプリ・ツールのバックエンド(GCP)の設計・構築

・車載IoTデバイス関連ソフトウェアのバックエンド(GCP, AWS)の設計・構築

・データ分析部門との連携を通じたデータ基盤の設計・構築

・各種サービスのパフォーマンスチューニング、障害検知のためのモニタリング

必須スキル
・自社プロダクト開発会社における、インフラ設計・構築業務経験3年以上
・GCP, AWSを採用したクラウドインフラの設計・構築能力
・Docker, Kubernetes等のコンテナ技術への理解
・基礎的なプロジェクトマネジメント能力
案件内容

■業務内容

・データサイエンス案件の要件定義、分析作業、報告会参加

・メンバー育成

・生産体制の整備、社内ナレッジマネジメントコンテンツ作成・監修
■PRJ例

┗ロジスティック回帰、機械学習を用いた二値分類モデル構築(案件)/時系列予測(prophet)のpythonモデル構築(案件)

・顧客へのヒアリングから要件定義、モデル構築設計

・python(Notebook形式)またはIBM SPSS Modelerでのモデル構築

・モデルの精度評価、ビジネス指標での評価

・顧客への報告書作成、報告会の実施

・クライアントメンバー作成プログラムへのFB、QA対応(尚可業務)
●メンバー構成

PM:1名作業メンバー:3名(データハンドリング・集計)

●データ

Dataレイクは現状なし。コールセンターからCSVデータを受領

ツール:Teams

服装 :ビジネスカジュアル(砕けた感じでもOK)

環境:Jupyter Notebook(Win)を想定

必須スキル
・Python/モデル開発経験/フレームワークに落とし込めるタイプ
・主体的に動ける方
・アウトプットがしっかりできる方。
-ナレッジ共有できる方。
案件内容

■背景■

クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル(移動平均ベース)から機械学習を活用したモデル(LightGBM)で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、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、新たにリソースが必要な状況
■やること■

3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。

■働き方■

・リモートでモデル改善、週1つ(木曜16-17時)の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく

-不明点等は適宜slackや(イレギュラー的に)meetsで相談しながら解消する
■体制■

アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名
■営業コメント■

時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。
■その他■

期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます

必須スキル
・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発))
・機械学習
-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、EDAや特徴量
エンジニアリングを行いながらモデルを構築した経験
-特にラグ特徴量/集約特徴量/エンコーディング等の特徴量エンジニアリングでモデルを改善した経験
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
案件内容

【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

必須スキル
・クラウドDWH or TreasureData経験
・ダッシュボード構築経験
・コミュニケーション能力
・ドキュメンテーション能力

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