週4日の案件一覧

グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。
=開発環境=
・AWS（S3,Athena）
・Tableau, alteryx
・Confluence, JIRA, Bitbucket
=対応内容=
・データサイエンス系のデータ分析支援
(例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)
・Tableauによるデータ分析及びアドバイザー

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験がある
・TableauなどBIツールでのダッシュボード開発経験
・Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験
・データクレンジング・集計・検証経験

・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)
・技術調査

【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)
・技術調査

1. 複雑なSQLを用いたデータ抽出経験
2. Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
3. ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
4. ワークフローの構築経験（Digdag / Airflow etc.）
5. 監視ツールの導入・運用経験
6. Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
7. コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を用いた開発経験
8. GCPでの開発経験
9. データマネジメント（DMBOK）に関する理解や実践経験

グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。
=開発環境=
・AWS（S3,Athena）
・Tableau, alteryx
・Confluence, JIRA, Bitbucket
=対応内容=
・データサイエンス系のデータ分析支援
(例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)
・レコメンドシステム構築時におけるソリューション調査

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験
・Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験 2年以上
・データクレンジング・集計・検証経験 1年以上
・AWSなどクラウドDBの実務経験
・Gitを用いたコード管理
・非構造データ（画像・自然言語）を用いた機械学習システムの検証・評価実務経験

例1：図面解析
パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う

• 図面からの自動情報抽出
• 図面の高解像度処理
• 類似図面検索
• 図面からの自動工程分解
• 図面からの自動設計ミス検出

例2：サプライチェーンデータ分析
発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。

• 課題設定と仮説構築
• 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
• 需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発

【開発環境】

• 利用言語: Python, R
• フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
• 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab
• コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
– 統計学の基礎知識
– 機械学習を用いた研究または業務経験
– Pythonによる開発経験
– 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
– Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

大手通信キャリア様の8,000万人を超えるポイントサービス会員に対する
MAを活用した会員コミュニケーションの企画・設計・運用・改善業務を
主導していただきます。
お客様側体制は課長含め社員4名、パートナー5名程度いらっしゃいますが、
本件対応について知見があるのは社員様で1名いらっしゃるのみで、
シナリオ設定について手が足りていない状況です。
パートナーは施策担当、クリエイティブ担当、MA設定、データ抽出と
役割分担されそれぞれ細切れでの対応のため、
業務対応の際はそれぞれの担当に対応依頼を出し、確認等も行っていく必要があるようです。

・データ分析業務の経験（Web分析、ビジネス指標分析とGA3年以上）
・MAツール活用業務の経験（Hubspot or Salesforce or Marketo 運用経験1年以上）
・BtoCコミュニケーション設計業務経験
・デジタル媒体の運営経験（メルマガ、Line、プッシュいずれか運用経験1年以上）
・複数プロジェクト進行管理スキル
（すべてを満たしている必要無いです。可能な限り満たしていてほしい、レベルです）

クライアントでは、AIを活用した自動情報収集プログラムによって、WEB上に公開されているイベント情報を利活用していくサービスを展開しています。

情報収集におけるAIモデルの構築において機械学習エンジニアの追加を求めています。

・python（３年以上）
・機械学習（２年以上）
・自然言語処理（２年以上）

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

案件：需要予測に関するAI導入プロジェクトの初期調査フェーズ
・現状業務把握
・ソリューション導入時の効果概算（主に在庫適正化）
・導入ロードマップ構築
・Project Leaderとしてclient facingを務めていただきます
・加えて、コンテンツ作成（パワーポイント）もしていただきます

・AI導入のPJ経験
・コアコンサルスキル
・クライアントフェイシングスキル

【概要】
大手メディア企業が収集する動画視聴ログのDMP構築支援業務です。
対象データは動画閲覧ログであり、様々なプラットフォームのログを保持しています。
直近では更なるデータ利活用に向けて既存テーブルのリファクタリングの改善や新規作成を行っています。また、コンテンツ内容に合わせた広告の実現に向けた開発を進めています。今回はデータの拡大により新しいテーブルの設計と実装が必要になります。幅広くプロジェクトのタスクに携わって頂くことを想定しています。
【開発環境】
・GCP(BigQuery,Cloud Function, GCE), digdag ,embulk
・Confluence,JIRA,Bitbucket
【対応内容】
・GCP主にBigQueryを用いたビッグデータのテーブル設計・データ集計
・データワークフロー・ETLの設計・数値検証・ドキュメント化
・データの集計と分析作業

・SQL経験　5年以上
・GCP、特にBigQueryの経験1年以上（AWSのご経験が数年あれば優遇）
・データクレンジング・集計・検証経験1年以上
・Gitを用いたコード管理
・データパイプライン設計経験　1年以上

有名証券アプリを運営するDXプロジェクトにて「ビジネスアナリスト」として、
必要なデータのリサーチや内部資料で使用するデータのレポート、
プロジェクトごとに必要なデータの要件定義などで関わっていただける方を探しています。

具体的には…
◆各関係部署との連携
◆データベースから必要とされるデータの抽出
◆戦略をデータモデルや機能要件へ変換
◆要件実装のテスト/検証
など…

チームとしてはそこまで多くなく5名～10名程度のメンバーで
社内のデータ整備を進めています。

・Excel：様々な機能／関数を応用し、数百万～数千万件程度のデータ処理や複雑な分析業務を推進できるレベル
・PowerPoint：分析結果を的確にチャート化できる。分析結果をレポートにまとめることができる。
・データベースの使用経験とSQLスキル：データベースから必要なデータを自由に抽出できる