週4日の案件一覧

■仕事内容

（１）クライアント課題の解決

・ビジネス課題に対して、どのデータをどのように分析すれば解決できるかを設計

・SQL/R/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析

・分析レポートの作成と分析結果の報告
（２）自動化・仕組み化による業務支援

・データベースの整備

・定期納品物の自動化

・依頼されるデータの加工・抽出
（３）新分析の開発

・今までに提供していないデータの分析手法の立案、サービス化の推進

■チーム

担当執行役員： 1名

データサイエンティスト：4名

エンジニア：５名（＋フリーランス7名）

データ分析基盤の構築・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

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 (EC2, S3, Lambda etc.) , GCP

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

都市計画・まちづくり・エリアマネジメントのプロジェクトとして、位置情報系サービス（google map / mapboxなど）やReactを活用したUI設計・画面開発、サービス設計・ビジネス検討（要件の実現、別選択肢・可能性の提案）

大手ECサイト運営会社でスタートした車関連のサービス事業部門でのアプリ開発リーダーをお任せします。

現在iOSエンジニア、Androidエンジニアそれぞれ2名とPMがおり、今回は主にiOSの開発をリードいただくポジションを想定しております。

開発の質を向上していくこと業務のメインにはなりますが、ご自身で手を動かすこともされたいという場合はうまくバランスをとっていただければ問題ございません。

具体的な業務は下記を想定しています。
１）サービス＆システムの理解、課題分析を行う

２）PROやBUの要望に対し複数ソリューションを提案する

３）設計、コードレビューを行う
※スキルの高い方であれば60%稼働から相談可能

（ただしコアタイムの日中帯の稼働はマスト＆100%稼働の方優先）

・化粧品・サプリメント製造販売会社大手に対し外資コンサルが切り出した分析をご担当いただきます。

・直近のゴールをブランドポートフォリオの再定義と置き、必要なサーベイを実施。

・サーベイ結果及び、自社ECの商品情報、顧客情報を元に、顧客・市場セグメンテーションを対応します。
分析の内容は、新たなブランドポートフォリオを作成するための下記3つです。

1）外部のアンケートモニター会社を通じたインターネット調査をしたデータを用いた市場顧客セグメンテーション

2）価値要素の分析 ・自社ECサイト会員へのメールを通じたインターネット調査と、購買履歴データ、会員プロファイルを利用した、顧客セグメンテーション

3）以後の分析を簡略化させるためのデータマート設計・構築
※取得可能なデータは現在ヒアリング中であり、設計中のサーベイの結果と掛け合わせる前段階のデータ整理を含みます。

・化粧品・サプリメント製造販売会社大手に対し外資コンサルが切り出した分析をご担当いただきます。

・直近のゴールをブランドポートフォリオの再定義と置き、必要なサーベイを実施。

・サーベイ結果及び、自社ECの商品情報、顧客情報を元に、顧客・市場セグメンテーションを対応いたします。
【対応内容】

・分析の内容は、新たなブランドポートフォリオを作成するための下記3つです。

・外部のアンケートモニター会社を通じたインターネット調査をしたデータを用いた市場顧客セグメンテーション、価値要素の分析

・自社ECサイト会員へのメールを通じたインターネット調査と、購買履歴データ、会員プロファイルを利用した、顧客セグメンテーション

・以後の分析を簡略化させるためのデータマート設計・構築
取得可能なデータは現在ヒアリング中であり、設計中のサーベイの結果と掛け合わせる前段階のデータ整理を含みます。

【開発環境】

・Pythonなど

多くの開発者が、LLMの底力を引き出せるよう高度なカスタマイズ性や専門領域での高精度化を実現するLLMソリューションを提供していきます。

分野特化型のLLM開発によって企業のサービスの精度改善に役立つプラットフォームを作っていきます。
- チャットボットで利用するLLMの精度評価・改善

一例

- チェーンの構築

- ファインチューニング

- 精度評価
単なる実験だけではなく、MLOpsを恒常化させるために必要なシステム・UIの開発会話体験の向上に向け、ベイズ統計学などの知見も活用しながら、新規性の高いアルゴリズム構築を進めていきます。

並行して独自LLMを開発していくことも可能です。

HuggingFaceやEleutherAIなどが公開しているコードとデータを利用し、中規模モデルなど段階を踏みながら徐々に175bn.パラメータ級のLLM開発を進めていただきます。

その後、RLHFなどを導入しながら「相手の言葉を信じられる・話していて楽しいパートナー」という特性を持ったLLM開発を行っていただきます。
【開発環境】

Python

Rust

AWS (Lambda, Amplify, Cognito, DynamoDB, CloudFormation )

TypeScript/React

Figma

Terraform

OpenAI

API

HuggingFace

【案件内容】

需要予測クラウドサービス製品
顧客が保有しているデータを、クラウド上にアップロードしAI解析を用いて需要予測を行っている案件。
【作業内容】

次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。
・現在の実装されているモデルの改修・改善・実績データの分析解析からの、新たなモデル探索／開発
※モデル開発に関しては、現行メンバーとの共同作業となります。

クライアントにて開発中の「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」にてNLPに関するモジュールをバックエンドとしながら連携する部分の仕組み作りをお願いいたします。

先方の画面開発者にアドバイスいただきながら進めることを想定しております。

某ユニコーン企業様にて、MLOpsエンジニアとして下記業務に携わっていただく想定になります。

※スコープが広いためスキルに応じて依頼内容を調整。
【業務スコープ】

・機械学習モデルと基盤の開発、運用

・AWS/GCP等のクラウド基盤を活用し、機械学習アプリケーションのためのシステム設計・開発・運用

・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/ CDパイプラインの構築や効率よくデータを捌くためのアプリケーション、インフラ構築