週3日の案件一覧

概要：
医療従事者者（医師や薬剤師など）向けポータルサイトで展開されているアンケートや調査結果を社内、社外向けにTableauで分析～可視化を行っております。
本件ではダッシュボードの要件定義～開発をご担当いただきます。

業務：
・ダッシュボード開発要望のヒアリングと詳細要件定義、画面設計
・Tableauダッシュボード実装
・ダッシュボード実装に必要なデータマート整備（DB整備自体はエンジニアが担当するためエン ジニアに対する要件提示）
※時期による波は一定ありますが、目安として新規ダッシュボード開発（既存ダッシュボードの流用含む）は2件~3件/月、
既存ダッシュボードの改修・メンテナンス 4件~5件/月程度です

環境：
・Tableau Desktop／Tableau Online
・Google BigQuery／SQL

・BIツールでダッシュボードの要件定義・開発業務を1年以上経験していること
・SQLを用いたデータ処理業務を2年以上経験していること

データサイエンス技術に関するマーケティングコンテンツ作成
クライアントの広報に利用するコンテンツを作成する。具体的には主に社外広報資料（ダウンロード資料やウェビナー用資料、社内のDX推進手順書）やクライアント内のDX推進手順書の作成およびメンテナンスを行う。企画は主にクライアント社員が行い、その指示のもと上記作業を実施する。

・自社プロダクトであるデータ統合SaaSおよび、AWSやGoogle Cloud等のクラウドサービスを用いたデータ分析基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施・BIツールを用いたデータ可視化・外部サービス(CDP/MA/SFA等)とのデータ連携および活用の支援

自治体の基幹システムのサブシステムにおけるRPAシナリオ作成を顧客と話しながら作成する業務をお願いいたします。
作成後はアフターフォローもお願いしたいので少なくとも半年～１年の長期業務になる予定です。
リモートワークの場合は作業のみリモート、実際の開発業務はオンサイトなので浜松市への出張をお願いします。

クライアント社内案件で、社内の開発チームに欠員がでたためBizRobo使ったことあるエンジニアを募集。要件定義等は要らず、手をを動かせる方。

BizRoboの経験(ジュニアでも可)

クライアントが開発を検討している「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」につき、NLPに関するモジュール開発をお願いいたします。

①文章からのキーワード抽出
②文章内のキーワード間の関連性に基づくネットワークモデル生成
③①の結果に対し属性付与した上でのカテゴリ分類
④①～③を活用した類似文章検索

①～③については、ベースとなるモジュールがありますので、プロジェクトで扱う文章の検証結果に基づいたチューニングをご依頼します。
④については、クライアントの構想をお伝えして実装からお願いします。

[体制] ：PM指示のもと、バックグランドの作業を想定

・python経験
・pythonの形態素解析(Mecab, sudachi等)の使用経験
・pythonの機械学習系ライブラリ（pandas等）でのデータ加工経験
・自然言語処理の経験（あるいは、その手の作業が好き）

【業種】
・グローバル動画学習プラットフォーム

【概要】
案件①：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、定められた法人内のユーザー群の動画視聴履歴と視聴前後のテスト結果の変化を追跡、この変動に対しての相関を分析いたします
・法人にお返しするレポートにおいて必要な動画視聴状況とテスト結果の変化についての可視化をご担当いただきます
・相関を与えうる有望な指標の探索のための分析、特性に応じたユーザーのセグメント分割の実行をご担当いただきます

案件②：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、導入法人や一般消費者のユーザー動向を追跡、よりこのサービスの活用を行うための施策を定量的な分析から導出します
・分析設計を元に適切なセグメントに分けたユーザー群のプロファイル探索をご担当いただきます
・上記で得たプロファイルを元に、より活用が進んでいくための施策を提案するための根拠となる分析をご担当いただきます

どちらか一方もしくは、適切な工数分割により並行で対応していきます。

【対応内容】
・Pythonによる探索的データ分析
・分析設計補助
・分析設計の下での相関分析
・顧客セグメント分割などのクラスタリング分析
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明

・Pythonを用いたデータクレンジング・集計・分析（機械学習・統計解析）・可視化作業 ・PowerPointでの分析レポート作成作業 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポート説明のご経験 ・要件背景を咀嚼し、クライアントとの折衝を含めた自走力 ・エクセルを用いたデータ整理のご経験

・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