AI・データ分析のフリーランス向け案件が業界最大級
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該当件数：5755件
| 案件内容 |
・ヘルスケアデータ等を活用したデータ分析作業や機械学習プログラム作成 ・特定の案件や作業を長期間実施するのではなく、2～3ヶ月単位の案件を複数実施して頂くことを想定（並行実施あり） ・お客様リーダのもとで、チームで作業ができる体制が望ましい |
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| 必須スキル | [OS] Win系・Unix(Linux)
[言語] Python
Python(scikit-learn)の利用経験が必須です。
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| 案件内容 |
弊社クライアント（HR系）のデータ事業部にてデータ抽出業務を担当いただきます。 （主に戦略・方針策定のための実態の把握に向けたデータ抽出 クエリの「読み・書き」ができるだけでなく、依頼者側がどのような用件でデータ抽出したいのかを汲み取って使仕様検討・データ抽出ができる方を求めています。 ・基幹データやアクセスログからのデータ抽出 └新規のSQL作成、既存SQLの調査/改修 ・依頼者（事業担当者）との抽出要件の整理、プロジェクトの進行管理 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL を用いたデータ抽出経験
・Redshift、BigQueryでの大量データのハンドリング経験
・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験
・周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理して解決に導く能力・スタンス
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| 案件内容 |
生命保険会社がクライアントとなります。 AWS環境にてRHEL8のサーバを構築し、現行のRHEL7.1のサーバを置き換える業務をお任せいたします。 対応フェーズは基本設計〜移行となります。 |
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| 必須スキル | ・プロジェクトリーダー経験
・システム構築経験(AWS)
・Linuxサーバ構築経験
・パラメータ設計やテストの経験
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| 案件内容 |
事業上顕在化しているプロダクトに対する要望・課題または各顧客からの要望をデータ分析・機械学習によって解決するデータ分析案件における、検証及び実装に責任を持っていただきます。 データ分析チーム内での手法のレビュー、開発チームとの連携による実装品質の担保を経てリリースし、プロジェクトゴールを達成することを目指します。 【業務内容】 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査 ◼️使用技術 ・Google Cloud Platform ・Python -Jupyter notebook ※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析 |
|---|---|
| 必須スキル | ・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験
・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識
・AWS/GCPの利用経験
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| 案件内容 |
マーケティング効率化SaaSプロダクトの運用とサービスの安定稼働をリードしていただきます。 ミッション・クリティカルで社会的価値の高いプロダクトを担う重要なポジションです。 インフラシステムの開発・運用戦略および計画の策定、サービスを提供するインフラシステムの設計・構築・運用を担当します。 - テックリードとしてTechnical PdMとのロードマップ作成 - プロダクト/機能の設計、ローンチに伴うプロジェクト管理 - エンジニアメンバーの技術向上を目的としたメンタリング 企画 / 要件定義 / 基本設計 / 詳細設計 / 実装 / テスト / 運用・保守 |
|---|---|
| 必須スキル | ・リードエンジニアとしての経験2年以上
・Python(Django)またはGolangを利用した開発経験
・Git/GitHubを利用したチーム開発スキル
・CI/CDを用いた継続的な開発経験
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| 案件内容 |
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 ・本募集は推薦チームにアサインを想定。 「機械学習モデルの開発およびシステム実装」 - ※以下、DWHのDBログを想定 - 案件の要件定義をPMと行う - 前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation - 機械学習モデルの構築（推薦、CFML、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか） - モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用） - BIツール(Looker)上で、案件のKPIとモデル精度の監視 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・サーバーサイド or データエンジニアの経験 1年以上
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| 案件内容 |
わかりにくい国や自治体の行政情報を、もっと伝わる・わかりやすいものにするために、文字情報をもとにグラフィックを自動生成するサービスを開発していただきます。
【開発言語/フレームワーク/インフラ】 - Front: React - Back: Python / AWS (Dynamo / S3 / lambda / EC2 /…) 【デプロイ・CI】 Gitlab CI 【ソースコード・プロジェクト管理 】 Gitlab" 【求める人物像】 ・積極的に自分の意見やアイデアを伝えられる人 ・ユーザに寄り添って開発・提案できる方 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語処理/画像処理関連開発（3年以上）
・論文を読んで１から実装できる
・Tensorflow、Keras、Chainer等による機械学習経験
・OpenCV等の画像処理経験
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| 案件内容 |
大手Sier内にてデータ分析系エンジニアが不足しており、案件が複数ある状況。紹介いただいたエンジニアごとに見合う案件を、商談後に判断して打診させていただく。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データ分析系のエンジニアとして案件参画経験 |
| 案件内容 |
・AWS環境でDocker x ECS、EKSを使った各種マイクロサービスのコンテナ設計、実装 ・Aurora MySQL、Redisを使ったDB設計、実装 ・Go / Kotlinを用いたAPI設計、開発 ・サービス間のAPIはgRPC(Protocol Buffers)を用いて通信 ・外部サービスを利用（API）した実装 ・マイクロサービス実装におけるトランザクションの設計 ・Salesforceとのデータ連携設計、実装 ・テスト設計、実装、自動化 ・CI/CDの設計、実装、自動化
■PC：Windows Mac ■言語：Kotlin,Java,TypeScript,Go ■DB：MySQL,Redis ■FW：React,Next.js ■その他ツール: PagerDuty,JIRA,Confluence,Slack,Google Tag Manager,GitHub,Docker,Gradle,Terraform など |
|---|---|
| 必須スキル | ・Goを用いたバックエンドの開発
・開発言語のリプレイス経験がある（Go,Kotlin以外でもOK）
・複数言語を習得している（Go, Kotlin, Java/Spring Bootなど）
・AWS環境でのプロダクト運用経験
-コンテナ/ECS/SQS
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| 案件内容 |
パターン① ・基盤構築リード ・環境要件定義推進 ・DWH・ETL（Synapse）要件定義推進 ・DWH・ETL（Synapse）開発 ・ETL連携方式調査 ・Azureパラメータシート作成 ・Azure環境構築 ・DWH・ETL（Synapse）設計開発テスト ・DWH・ETL（Synapse）開発関連ドキュメント作成（設計書、テスト報告書） |
|---|---|
| 必須スキル | 何らかのETL開発経験 |
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