週3日の案件一覧

概要：
DWHに溜まったデータをパーソナライズ、ビジネス要件へ落とし込み、ユーザに対してレコメンドを行いたい。

業務内容：
エンド会社から分析依頼を要件整理し、チーム内作業者へ落としていただきます。
・顧客折衝、要件整理
・メンバーアサイン、進捗管理
・スケジュール管理
・ドキュメント作成
・納品アウトプットの作成（必要に応じて）

チーム：
10数名
データエンジニア、アナリスト在籍

環境：
・CDP(Redshift)
・DWH(Bigqueryなど)
・DMP(Salesforceなど)
・レコメンド（Adobe Target,Adobe Experience Managerなど）
データ基盤は最低限構築されています。

データ：
主にHP、ECのデータです。
・CDP
・GA
・その他

・PM経験
-チーム内での円滑なコミュニケーション及び議論のファシリテーション能力
-プロジェクト管理能力
-顧客コミュニケーション（要件ヒアリング、技術説明資料の作成、報告など）能力
・英語スキル（読み書き）
・分析経験

データ利活用チームの立ち上げにあたり、アナリストとしてジョインいただきます。

先ずは、WEBメディアのスケール支援を行っていただきます。
ドキュメントはSpreadSheetにて作成、管理です。
・要件ヒアリング、整理
・スクレイピング～分析、検証
・競合分析
・各種ドキュメンテーション作成

・データ分析経験1年以上
・SEOメディア or LPメディアの経験

【概要】
サイロ化されたデータをDWH（Snowflake)に統合し、
Tableauにて分析、可視化を行っていただきます。

【業務スコープ】
・Snowflakeへのデータ統合アドバイザリー
・データマートの仕様検討、設計
・DWHーTableau間のデータ連携
・データ分析、可視化（ダッシュボード構築）
・マーケティング施策の策定から効果検証に係るデータ分析領域の支援
・ステークホルダーへのアウトプット

【データ】
・企業情報、売上、実績、各種オープンデータ
・Salesforceの営業活動等
複数テーブルからのデータ抽出、分析することとなります。

・BIツールを用いた分析可視化経験
・基本的なドキュメンテーション作成能力
・部門間の調整、折衝経験
・SQL、Pythonを用いたETL構築の経験

クライアントの生命保険会社では、顧客理解のためのデータ整備は充実しているが、そこから先のデータ分析をより推進していきたいという課題がある。
複数のチャネルからのデータも一元管理できているため、顧客ごとに繋がっている状況。
ビジネスインパクトのある形で課題、インサイトを出していくためにデータサイエンティストを募集。

体制としてはCX（カスタマーエクスペリエンス）担当部署への参画となる。
データサイエンス担当部署もあるが、よりビジネスの側面を理解した上でCX担当部署とデータサイエンス担当部署の橋渡しをしたい。

・Adobe Analytics、SQL、BigQueryを用いた分析経験。
・WEB解析による現状分析や仮説、戦略、KPI設計などの経験。
・リテラシの低いクライアントに慣れている。

[概要]
社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・課題整理、要件定義、設計
・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析）
・機械学習モデルの構築（場合によって）
・ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティスト及び、データアナリストの経験3年以上
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・AWSのDWHと各種サービスの繋ぎ（データエンジニアリング）と完成したモデルのデプロイ（サーバーサイド）及び評価（DevOps）
・レポーティング業務、仕組み化
・分析評価業

・pandas/python/SQL経験
・データ分析業務（pandas）
・データエンジニアリング業務
・分析アウトプットの作成経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

下記の機械学習プロジェクトのPM
・ECサイト内のレコメンド
・スマホゲーム内のユーザごと予測モデル
・ほか

【業務スコープ】
下記のプロジェクトマネジメント。
(a)ビジネス要件を定義し、機械学習案件に落とし込む
(b)PoCディレクション
(c)MLOps基盤チームへのモデルの接続
(d)効果測定の設計
(e)各種資料作成、MTG設定

・機械学習案件のPM　2件以上
・機械学習モデルのPoC経験　2件以上
・サーバーサイド or データエンジニアの経験 1年以上

小売業界から上がってくる様々なPOSデータの分析、モデル構築・評価
実装はクライアント社内SEが実施致します。

・Python
・機械学習の知見
・要件定義の経験

空間認識ソフトウェア及びハードウェアを開発されているクライアントにて、AIエンジニア業務に従事いただきます。

【業務スコープ】
・技術調査
・アルゴリズム実装
・モデル構築
・モデルのデプロイ

・SLAM開発経験
・画像認識系モデルの構築経験
・上記アルゴリズムに関する調査業務（論文実装含む）

様々な企業関連データをもとに企業のスコアリングを行うモデルを構築する。例えばある企業が営業活動をする時に、最適な企業を見つけるアルゴリズム構築など(有望度スコアリング)。どういうアルゴリズムかは決まってないため、要件から担当する予定となります。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムは未定）
・自然言語処理の知識・経験
・Python・SQLなどの実務経験