週2日の案件一覧

・SNS.テレビCMへの投資による分析

・KPIの推定

・調査～実装・改善

・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

■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

自動テストのスクリプト作成

コミュニケーションが抵抗なく取れる

■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

【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