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週4日の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数：614件

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募集終了
【分析基盤エンジニア】医療業　分析基盤刷新業務の求人・案件

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案件内容

概要：
登録者数40万人の電子お薬手帳の調剤データ、購買データといった パーソナルヘルスレコードから ビジネスにつながるインサイトを探し出すプロダクトにおいて、分析基盤を刷新いただけるエンジニアを募集しています。

業務：
・DWH/ETL/データマート設計構築
・データパイプラインの自動化
・Isue対応、技術調査
・上記に付随するドキュメント作成、MTG対応

環境：
AWS（EC2/S3/Redshift/Glue),Tableau,Python
必須スキル
・クラウドでの分析環境設計構築経験（1年以上）
・データパイプラインの自動化経験
・コミュニケーション能力

募集終了
【SQL/Python】大手自動車メーカーにおける運転行動分析の求人・案件

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案件内容

【概要】
自動車データからドライバーの運転行動を分析、現状の使われ方を把握して可視化を行う。

【業務内容】
・分析設計
・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工・集計・クエリの最適化
・Pythonを用いた集計・分析・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・分析レポートの説明
・Teams上でのクライアントとのコミュニケーション
・社内ミーティングへの参加
必須スキル
・Python(pandas, numpy, matplotlib, その他のライブラリ)を用いたデータの
集計・分析・可視化経験(pandas, numpy)
・SQLを用いたデータの抽出・集計・加工経験

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【Adobe】顧客分析・ディレクションの求人・案件

常駐
案件内容

有名金融系企業のネット銀行サービスにて、各種Adobeツールを用いた顧客分析・ディレクションをお任せします！

＜体制＞
・デジタル企画やDX推進を全社横断的に行う部門にて就業いただきます。
・チームにAdobe Analytics,Adobe Tags,Adobe Targetを動かすオペレーターはいるので、オペレーターへの指示やタスクの抽出
・割り振りを行っていただきます。

＜業務詳細＞
・自社アプリ内のバナー出し分けのため、CDPとAdobeTargetの連携
・自社アプリ内のAdobeAnalyticsの計測とカスタマーアトリビュートへの紐づけ
・グループ間での計測修正

＜使用ツール＞
・Adobe Analytics,Adobe Tags,Adobe Target
・Backlog/LINE WORKS/Microsoft teams(一部Slack)
・Windows PCと社用スマホ付与
必須スキル
・各種Adobeツール（Adobe Analytics,Adobe Tags,Adobe Target）への知見
　＊すべてのご経験がなくてもご相談ください。
・デジタルマーケティング領域における何らかのディレクションを行った経験

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【SQL】データアーキテクト業務の求人・案件

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案件内容

某ユニコーン企業にてデータアーキテクトとして業務をお願いいたします。

【業務スコープ】
大きく下記2つのタスクをご依頼する予定です。
比重は新機能開発案件6割：データ基盤タスク4割
※100％稼働率の場合

・新機能開発に伴うデータアーキテクトタスク
　-ログ設計
　-データマート作成
　-LookML作業

・データ基盤タスク
　-ETL運用保守及び新規開発
　
【参考使用ツール】
BigQuery、Looker、Dataform、CloudCompaser
必須スキル
・クラウドDWHを用いてデータエンジニアリングをおこなった経験
・中級者レベルのSQLスキル
（window関数等の記述）

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【SQL/Python】データエンジニア業務の求人・案件

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案件内容

・エンターテインメント企業における、スマホゲームのログデータ投入業務をおまかせします。

【業務スコープ】
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
必須スキル
1. SQLを用いたデータ抽出経験
2. Python、データエンジニアリングの開発経験
3. GCPでの開発経験

募集終了
【SQL】アナリティクスエンジニアの求人・案件

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案件内容

・DWH層テーブルの設計
・DWH層テーブルのSQLおよびPySparkを用いた実装
・DWH層テーブルについての問い合わせ対応・不具合調査
・DWH層開発環境の設計・開発・保守・運用
必須スキル
・実務でのSQL利用経験(1年以上)
・実務でのDWH・データマートの構築経験(1年以上)
・実務でのプログラミング経験(2年以上)
・クラウド環境のDWH利用経験
・git/GitHubの利用経験
・チケット管理 (JIRA, backlog等) での開発経験

募集終了
【Python/SQL】大手小売/MLエンジニアの求人・案件

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案件内容

クライアントドメインを使ったRecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化
・MLシステム基盤の移行
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）
必須スキル
・Python,SQLの2年以上の実務経験
・Git, Jupyter Notebookの実務利用
・アルゴリズムの理解（ライブラリの知識含む）
・レコメンデーションアルゴリズムの理解（協調フィルタリング、コンテンツベース、行列分解、深層学習ベース、ハイブリッド）
・基本的なデータ処理技術の理解
例: データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリングなど
・GCP環境を用いた開発経験（GCP VertexAI, BigQueryは1年以上の実務利用経験）
・機械学習を用いたモデル、レコメンドモデル開発経験（直近2年以上MLエンジニアの経験がある方）
・MLOpsに関する実務経験（MLパイプライン構築、CI/CD、モデルのバージョニング、モニタリングなど）
・仮想環境を用いたチーム開発経験

募集終了
【Python/SQL】機械学習領域の移行・障害対応の求人・案件

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案件内容

◆業務内容
・RecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化する
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）

◆補足
自社にてECサイト・口コミサイトを開発運営している大手企業での案件になります。
リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、
意見、提案なども言いやすい環境です。
必須スキル
・Python、SQLの実務経験2年以上
・Git、 Jupyter Notebookの利用経験
・機械学習を用いたモデル開発経験
・チームでの開発経験

募集終了
【Python】データ分析/機械学習モデルの構築と効果検証分析の求人・案件

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案件内容

【概要】
メディア事業における在庫予測と施策の効果検証業務を実施

【業務内容】
・Pythonによる予測モデルの作成と効果検証分析
・上記モデル作成および分析における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明

【言語】
・Python
必須スキル
・Pythonを用いたデータクレンジング/集計/分析（機械学習・効果検証）/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・分析レポートご説明の経験
・時系列データを利用した機械学習モデルの実装経験
・効果検証分析の実施経験

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【SQL/Python】グローバル四輪市場予測モデル構築の求人・案件

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案件内容

【概要】
自動車商品データ及び顧客データを用いた市場分析と予測モデルの構築
四輪市場における新車/中古/部品それぞれの市場における、顧客価値観・要求/環境変化に基づいた価格等の商品属性に応じた、台数が予測可能なモデルの構築を担当

【業務内容】
・SQL/Pythonによるデータ抽出・加工・集計処理
・Pythonによる分析・予測モデルの構築
・上記分析およびモデル作成における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの作成およびご説明

【言語】
・Python
・SQL
必須スキル
<基礎エンジニアリングスキル>
・SQLを用いたデータ抽出・加工・集計作業
・Pythonを用いたデータクレンジング・集計・分析・モデル構築・可視化作業
・PowerPointでの分析レポート作成作業
・ビッグデータを用いた分析作業および機械学習モデルの実装経験

 

<マーケティング分野におけるデータサイエンススキル>
・因子分析等の手法を用いた顧客分析・商品分析の実施経験
・需要予測モデルの実装経験

 

<高度なモデル実装技術>
・ベイズモデル等の統計モデルの実装経験

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