週4日の案件一覧

[ポジション]：AIエンジニア

弊社クライアントの機械学習エンジニアチーム、ビジネスチームと共に、大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトに参画頂き、学習モデルの開発に従事頂きます。

基本的なチーム体制は弊社機械学習エンジニア、コンサルタントメンバーとチームで進行します。

・ビジネスレベルの日本語
・論文のモデルを実装する能力
・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習におけるプロジェクトにおける実装経験

[ポジション]：AIエンジニア

様々な顧客事業におけるレコメンドアルゴリズムの設計・開発をお任せできる方を募集。

【業務イメージ】
・顧客課題、データ分析からの課題・施策仮説出し
・レコメンドモデル・施策の設計、開発 ・レコメンドモデル・施策の評価、改善
・レコメンドモデルの運用基盤（MLOps）の設計、構築
・機械学習を用いた検索やレコメンドの最適化

・レコメンドに関わる機械学習モデルの開発経験
・ToCサービスのデータ分析経験
・MLOps開発経験

[ポジション]：データアナリスト

元請企業では関連グループ企業のWeb解析をメインとし、 GAのタグ実装、分析、tableauでの可視化など短期スパンで動く案件を多くかかえています。

その他、観光関連でのMaaS運用や観光データにおける集客企画分析、広告・SNS分析などや 他社クライアントワークとしてビッグデータの分析、可視化、アルゴリズム設計、 デジタル推進企画などを行っています。

本件ではAdobe Analyticsを使うデータアナリストを募集しています。

・Adobe Analytics実装経験1年以上
（prop、eVar、など。RSDが書けること）
・javascript利用経験

・パブリッククラウドAzure上でのMLOps環境構築
・機械学習モデルを本番システムに組み込むための管理体制(機械学習基盤)を構築
・開発フェーズ：設計、製造、テスト

Python、Azure上での開発経験（2～3年以上）

・データ分析
・レポーティング自動化
・レポーティング取りまとめ（社内説明用）
※tableau導入が7月末で完了予定の為、レポーティング自動化や ビジュアライズの業務については、軽減される可能性有

・データ分析業務経験(SQL)
・学術的なアプローチではなく、実ビジネスにおける分析経験のある方

[ポジション]：AIエンジニア

ゼネコン様の災害シミュレーションアプリケーションの最適化 イジングモデルの構築ないし検討

・数式からモデル構築経験
・数理最適化に明るい方
・イジングモデルの理解
・Python、SQL、R等のご経験

[ポジション]：AIエンジニア

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する AI実装メンバーを募集しています。

・Python
・WEB開発経験
・AIモデルのライブラリ化、API化

[ポジション]：データ集計・分析補佐

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する データ収集メンバーを募集しています。

・Python
・機械学習で使用するデータの収集（WEBスクレイピングなど）
・AIモデル用のデータエンジニアリング

[ポジション]：クリエイティブ

外資系クライアント様の自社プロダクト「AIチャットボット」の自然言語モデルに流すテストデータ、トレーニングデータの作成。 多業種に対応できるチャットボットを創造するプロジェクトになります。

・長期間参画頂ける方
・自然言語処理の知見がある方
・翻訳チャットボットにご興味のある方
・英語のスキル（最低限読み書きは必要）

■案件概要：
・DXの一環として科学的・分析的アプローチで商品・サービス価値機能やCX機能定義、 及びそれらのマーケティング施策を整理し、データ基盤とAIのアルゴリズム体系の基礎の構想を考えており、 こういった活動をご支援していただけるデータ分析知見者を募集しています。

■人材イメージ：
・Consumer向け商品・サービス・マーケ施策のAnalytics経験者（特に保険やヘルスケア事業）
・分析的思考、論理的思考・整理が出来る方、想像力に長けている方、実務も含めて手がよく動く方 　（事例やコンセプトを沢山知っているが、手が動かないという人はNG）

・ファクト整理（データ収集・加工・整理作業能力）と課題特定（データを読む力）
・課題の原因仮説立案と分析モデル化（仮説立案能力＝想像力とそれらを論理的整理・体系化するスキル）
・上記仮説の検証方法・統計的分析方法の立案と実施（分析テク）
※DWH等データ環境は一定ありますが、データ収集整備に時間がかかることが多いので、
むしろ仮説検討や論理構成の整理の作業ウェイトが高くなる想定です。