週4日の案件一覧

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案件内容

■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■概要
<1月~3月にて、データ基盤構築(Power BIとTableau込み)の上流工程(基本設計)を予定>
本プロジェクトは、現行のAWS(プロトタイプ環境)からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※Azure Synapse Analyticsを中心とした関連技術の担当者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ(データパイプライン・データマート)に関する基本設計

   

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud(またはTableau Server)
・Power BI Service
■体制
体制:
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア  6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤:Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI:PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

必須スキル
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ(データパイプライン・データマート)に関する基本設計の経験
・Microsoft 認定試験(DP-203: Microsoft Azure でのデータ エンジニアリング)
案件内容

■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■概要
<1月~3月にて、データ基盤構築(Power BIとTableau込み)の上流工程(基本設計)を予定>
本プロジェクトは、現行のAWS(プロトタイプ環境)からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※TableauとPower BIを中心としたDWH技術者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Tableau ServerからTableau Cloudへの移行設計
・DWH(SynapseやSnowflakeやRedshiftなど)のデータアーキ

   

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud(またはTableau Server)
・Power BI Service
■体制
体制:
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア  6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤:Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI:PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

必須スキル
・Tableau ServerからTableau Cloudへの移行設計の経験
・DWH(SynapseやSnowflakeやRedshiftなど)のデータアーキテクチャ(データパイプライン・データマート)
案件内容

【背景】
ECにおける商品企画メンバーが不足している状況
【業務内容】
・美容・健康、生活雑貨、ライフスタイル等と幅広い領域における商品企画

  • ECでの販売=商品LPの基盤となる商品の強みや、こだわり、商品開発のストーリーの言語化
  • 0→1ではなく、マーケットリサーチを経た1→2へのUpdate
  • 画期的なアイデアよりも売れている商品をいち早く見つけ、設計変更によりPB化出来る方
必須スキル
①商品プレゼン用の資料が作成できる
②商品単位のPLからMD全体のPLが書ける
③DB(ディストリビューター)としての知識がある
④個人/小規模ではなく中~大規模企業にて上記の業務経験がある
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
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
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
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)
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
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
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

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