週5日の案件一覧

セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。
ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。
単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

・データサイエンティスト（Python）経験5年以上

Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務

１．回帰モデル（ランダムフォレスト/Gaussian Mixuture Regressionなど）へのXAI適用および評価
※XAI = PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI）
※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度）

２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する）

３．教師無しクラスタリング(k-means/Gaussian Mixture Modelなど)処理の実装カスタマイズ

期待するところ
・限られた期間の中でスムーズに入ること
・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること
・対策の実施と評価を出すこと

人物像
・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM）

備考
・作業環境はローカルのJupyterで実行
・ベースになるソースコードやデータは提供される
・コミュニケーションはTeams
・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり）
・ひとりの作業は時間問わず

・説明のしやすさを考えたモデルの実装/評価
・分析対応について案出しなどからの並走

＜分析支援要員＞
・依頼業務
　まだ具体的にまとまっているわけではないのですが、想定業務内容としては下記です。
　①KPIの設定とKPIの可視化(BQから適切なデータの抽出とBI活用)
　②自社サービスのクロスユース促進に向けた、現状把握にむけた分析

・背景
　コマース部署が関連する各事業部サービスへのコンサルティング業務を実施するに辺り、
　CDO室に常駐して分析&コンサル支援をする要員が求められています。

・SQLを使った分析経験
・BIを活用した経験
・マーケティングの知見
・一人称で仕事ができるスキル

クライアントは外資系医療機器メーカ

顧客エンゲージメント部門のヘッドが報告先

PowerBIを活用したデータ分析支援
・クライアントは、SFDC(セールスフォース)のデータが有効活用できていないと問題意識を持っていた
・その領域の先進企業より有識者を採用し、その方の下で仮説構築→データ収集・準備→見える化→アクション導出のサイクルを回したい
・そのためのデータ収集・準備→見える化を、独力で迅速にできる方が欲しい

・PowerBIを活用し、SFDCのデータを依頼に基づき見える化できる方
・戦略ファームではシニアコンサルタント相当、総合ファームではシニアコンサルタントからマネージャー相当
・その他、上記要件に合致する経験　（但し、ある程度ビジネスサイドのニーズを理解し、分析の設計に落とし込める方）

アパレル会社におけるSNSデータ活用トレンド解析
Instagramなどの投稿数の時系列予測・トレンドから紐づく商品のポテンシャル需要予測

・解析結果を業務部門に連携する提案力
・SQL（特にBQ）によるデータ加工経験
・Pythonによるデータ加工・モデリング経験
・画像データ加工経験

アパレル会社におけるSNSデータに基づくチャンス開発の仕組み作り
VOC/VOS/VOMデータを用いた新商品開発ロジックの構築およびPDCA基盤の構築

・解析結果を業務部門に連携する提案力
・SQL（特にBQ）によるデータ加工経験
・Pythonによるデータ加工・モデリング経験
・画像データ加工経験

官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習（CNN, RNN）、画像認識（OpenCV）、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。

技術環境：
言語：Python, Java
ツール：Tensorflow, Keras, Chainer, Mecab
その他：OpenCV 等の画像処理、自然言語解析処理

・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験
・ Pythonによる統計処理・データ解析の経験
・ Tensorflow, Keras, Chainer 等による機械学習経験
・ OpenCV等の画像処理経験
・ 自然言語処理プログラム経験

大手アパレルメーカーのDX本部　システム部へアサインいただきます。
社内のデータ民主化のため、データ環境の構築、整備が目的です。
DWH構築、データ収集→加工をお願いします。
ゆくゆくは、各部署の業務課題を横断的に対応いただきます。

【業務スコープ】
・データ加工、バッチ作成、修正（python）
・基幹システム、GA、KARTE等の部門担当者へデータヒアリング
・テーブル作成
・レポート設計
・パイプライン障害対応

【環境】
・サーバ/AWS EC2
・ストレージ/S3
・DWH/Amazon Redshift Spectrum
・BI/Tableau
・Python（pandas）
・SQL
・Github
・Slack,backlog

・データエンジニアリング経験
・Python（pandas）経験
・AWS環境経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

飲食店様・小売店様のPOSデータと大手通信会社会員データを掛け合わせた
分析、ならびに最適なマーケティング施策を検討し、飲食店様・小売店様、大手通信キャリア内双方に提供していきます。
現在PoC実施しており、その状況を受けて今後サービス化という流れを
予定しており、当初は某飲食店様との連携から開始し徐々に対象となるパートナーが増えていく想定。
【求める人材】
・分析に必要なデータ（店舗POS・ドコモ会員データ）を使って分析対応用にデータ可視化や分析について対応いただきます。

・BIツールでのデータ可視化・分析経験
（使用ツール：SimpWright、Access、Excel）

クライアントでは各事業におけるプロモーションサイトから取得したログを集計し、
BI出力や改善分析検討を行う一連のデジタルマーケティング活動を実施している。
データパイプラインでのリソースが不足しており支援が必要である。
DWHからBIデータを抽出し、KPIへの回帰分析など、分析、考察を行い次のアクションへの課題提起をする。
また、クライアントの若手メンバーへ作業を指示しつつ育成を行う。

・データパイプライン全般のスキル全般
・分析ツール知見(データをどう取得するかであったり、そのデータならこう取れそうとか言えるかなど)
・回帰分析の知見
・マーケティング知見（ペルソナ設定や顧客セグメント設定など）