週4日の案件一覧

・クライアントグループ全社のデータパイプライン設計・実装及び実装委託
　(APIやパブリックデータの取得/整備)
・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)

【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・管理
・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
・技術調査

・Azure OpenAI 環境構築（OpenAI、アプリサーバ、CosmosDB 等の構築）
・チャットアプリなどの構築
・顧客要望に従った、プロンプトエンジニアリング

・ノートブック形式のコードをREST API に移植する作業
・ローカル環境において、Docker環境でコーディング/テストを実施
・クラウド環境において、Dockerを利用してデプロイし、テストを実施

ふるさと納税サイトを含む、各プロジェクトの技術的な側面から営業のサポートや、開発・実装をお任せします。
・営業担当者と共にクライアントとの交渉
・商談成立後の営業部門・技術部門の橋渡し
・納品後のクライアントフォロー
・Webアプリケーションやデータ連携システムの開発
・進捗管理／プロジェクト管理
・要件確認／整理／提案／定義
・外部向け説明資料作成
・運用ドキュメントの作成(手順書、マニュアル、フロー、FAQ等)　等

自社サービスとして学校や塾の先生と、生徒・保護者を繋げ、学習の進捗状況や宿題の提出状況、教材の提供や学校からのアナウンスなどを一括管理できるSaaSを展開している企業にて、Ruby on Railsを用いたバックエンド開発をご担当頂きます。

フロントエンドではTypeScript(React)を採用しており、可能であればこちらもご対応頂きます。
チーム構成：エンジニア6-7名

クライアント(幼児教室)のSNS戦略をメインとした広告戦略業務をお願いいたします。(運用やデザイン業務も含む)

【募集背景】
今クライアントの社員の方が業務の傍らSNSを運用されておりますが、
専任を立てて力を入れたいので今回の募集に至りました。

もしかしたら最初だけオンサイト業務をお願いするかもしれませんが、
基本的にはフルリモート勤務になります。

■業務内容
テレビCMの投下効率の向上やテレビマーケティング全体の課題解決のために、TV番組・CMを対象としたデータ分析と意思決定、マーケティング全般を支援するコンサルティングサービスをお任せします。
また、メイン業務のほか、スキルや経歴を活かして社内プロジェクトも担当してください。

・マーケティング戦略・実行のコンサルティング
・MMM（Marketing Mix Modeling）分析
・KPI 定点観測、マス広告最適化の調査の仕組化
・広報・広告予算の最適化
・メディアクリエイティブの戦略からバイイングの実行まで
・メディアプランニングやクリエイティブチェックなどデータ活用に関するプロジェクトマネジメント
・レポートの元となるデータ抽出、集計(Excel/社内システム)、レポートの作成(パワーポイント)
・テレビ放送局へデータ提供し、番組セールスや編成の見直しに活用するためのコンサルティング
・セールスチームと連携し、データ活用の啓蒙活動

【クライアント】
テレビCMを出稿している広告主、大手広告会社、テレビ放送局

・AWS/Azureを中心とした各種IaaSやSaaSを活用したアーキテクト/構築/改善/推進活動の支援を実施していただける要員を募集しています。
・主な業務は、クラウドリフトからサーバーレス、コンテナ、SaaSなど様々な方式のクラウド活用を提案と実装していただきます。
（クラウド導入および環境改善）
・初期導入から導入後の環境改善(コスト、パフォーマンス、機能拡大、運用効率化、新機能による最適化など)まで検討～導入までを実施します。
・アーキテクチャ検討/PoC/提案/要件定義～導入に付随するドキュメントの作成
・アーキテクチャ検討に付随する技術検証

プロダクトの新規機能開発に伴うプロンプトエンジニアリング＋AIコンサル（可能であれば）をお願いする想定です。
営業部隊の育成、商談管理、受注確度向上の為の商談分析を行うプロダクトです。
【業務スコープ】
・要件定義、整理、設計
・生成モデル(Chat GPT,GPT-4等)のプロンプトエンジニアリング
・プロダクトグロースのための新規機能開発

【環境】
Databricks,azure synapse,kintone

リードエンジニアとしてデータ分析基盤の設計・構築・運用をおまかせします。

・各種システムからのBigQueryへのデータパイプラインの設計・構築・運用
・BigQuery上のデータウェアハウス・データマートの加工処理の構築・運用
・Issue対応
・技術調査

開発環境
言語 : Python,
データベース : BigQuqery, Aurora MySQL 2.0, Aurora PostgreSQL
インフラ : AWS (ESC,EC2, S3, Lambda etc.) , GCP,Dagster,Airflow
バージョン管理 : git/Github
CI : CircleCI, Jenkins
コミュニケーション : Slack, JIRA, ClickUP, Notion