準委任（個人事業主）の案件一覧

・データの分析と可視化（グラフ化）
・分析可視化に伴うデータ前処理
・データのマスタファイル・対応表の作成・分析結果等の資料化

・分析可視化に伴うデータ前処理（結合加工処理など）
　Pythonに習熟しておりデータ分析用のライブラリ（pandasなど）が扱えること
・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）

インタフェースデータ分析担当として参画し、既存データの解析とベンダーの設計資料のレビューを行う。
CISプロジェクトにおけるIFデータ分析。
営業基幹システム刷新のため、周辺システムとのIF要件を定義する。

大量データ解析

去年からDX室が立ち上がり、そこでのチームメンバーを募集いたします。
チーム：データサイエンティスト、RPAエンジニア、Salesforceエンジニアが参画しております。
役割：社内データを成形して扱えるようにすることが役割となりますので
　　　社内データの活用、共用性を模索していける方を募集いたします。

・SQL経験（テーブルの作成/削除、トランザクション制御、ストアドプロシージャなど）
・データエンジニアリング経験（BI/ETLツールの導入、データレイク構築(BigQuery/AWS Lake Formation)など）
・DB周りの知見

有名不動産グループ傘下でWebプロモーションを担う企業にて
不動産ビジネスに特化したWeb解析レポートダッシュボード開発、
社内向けの売上・収支など経営情報のKPIダッシュボード開発などの
BI開発を担当していただきます。
多岐に渡るBI開発を通じ、スキルアップ・キャリアアップを目指すことが出来ます。

・BIツールでのダッシュボード開発経験（Qlikview、QlikSense経験者優遇）
・SQLを用いた実務経験
・Web解析レポートのダッシュボード開発経験

・携帯電話から取得するテレメトリ情報のビッグデータを使った機械学習による分析
・分析、レポート資料作成、定例会報告が基本的なアクティビティ

AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験（3年以上）
・チームで開発をした経験（1年以上）
・業務でJavaまたはPythonを用いてプログラミングをした経験（1年以上）
・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
・Linuxの基礎知識（grep,chmod,sshなど基本的なコマンドが使えること）
・テストケース設計の基礎知識（境界値分析など）
・Java・Python・機械学習の知識が必要になりますので、未経験の領域については学ぶ意欲があること

新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。
（所属はR&D事業部）
・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助
・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装
・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

・画像系AIのプロジェクトにおいて1人称で提案から検証、報告を行えること
・研究開発要素があるため、論文などから技術情報を仕入れて実装検証できること
・Python

・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成
・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援
・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

・統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験
・前処理を含むデータ分析に関するプログラミングの基本的な知識と実務経験
・SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験
・BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識
・クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、
社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用
【業務スコープ】
機械学習モデルの開発およびシステム実装

・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・スマホゲームを遊んだことがある

自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。
依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。
[ 短期的 ]
・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
・ A/Bテストによる施策の効果検証
・ 統計的因果推論による施策の効果検証
・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
[ 長期的 ]
・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
・ 検索エンジンのアルゴリズム改良
・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

[ データサイエンス ]
・ 統計検定2級レベルの知識
・ 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・ マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ ビジネス ]
・ 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・ 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[ エンジニアリング ]
・ SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・ 100~200行のコードを読み書きできること
・ 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
・ Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
・ Git・GitHubの利用経験