単価90万円以上の案件一覧

総合商社のDWHリプレースプロジェクトをご支援いただきます。
長年オンプレのOracleDBで稼働しているDWHシステムについて、社内のAzureクラウド環境にPaaS(Azure SQL Database)を採用しリプレースを行なっています。

Azure SQL Databaseに関して、設計、開発から外部結合テスト、総合テスト、データ移行や本番移行までをご支援いただきます。
設計や開発実務というよりは、クライアントのPL/SQL経験メンバーに対して、T-SQLとの違いやテストの観点などをリーディングいただきます。

合わせて、テスト計画やデータの移行計画の検討等の技術支援をご担当いただきます。
リーダー（1名）・メンバー（1-2名）のチーム支援が望ましいですが、リーダーのみでも構いません。

DWHとAzure SQL Databaseのご経験があれば、検討対象となる案件となります。

クライアントはライフログ（人の生活習慣）に関わるデータの利活用を目的として、様々なデバイス、アプリケーション、利用した店舗情報からのデータを集めています。そこで、データエンジニアとしてデータののクレンジングやモデリング、評価等の業務をお願いします。

2018年〜設立のベンチャー企業のマーケティング効率化SaaS事業会社の募集になります。

事業急成長している企業の為、急務でのデータエンジニア募集になります。

業務内容 -

・データパイプラインの運用保守

・ビッグデータのデータ操作

・可視化ツールによる可視化

・分析 - クラウドインフラ管理、最適化

・大規模サービスあるいは分散システムの設計、開発、運用経験

・クラウドページの更新作業、新規クラウドページ制作・検証業務

・新規シナリオ企画・設計・製造・検証業務

・既存シナリオ改修・検証業務

・定量・定性データによる効果測定作業支援

・前各号の関連付随業務

・Salesforce Marketing Cloudの運用経験

●案件詳細

大手製造業の基幹系更改プロジェクトにおけるデータ基盤構築担当IFやデータモデル、BIツールの検討を行う
●仕事内容

設計リード、もしくは設計作業者として、以下のタスクを遂行
・設計ドキュメント作成規定されたた成果物フォーマットに従い成果物を作成、レビュー結果を反映する（テーブル定義書、データモデル等）設計リード相当の役割が担える方がいれば、進め方やクライアント調整も含めて対応いただく。

・BIツール全体の構想や設計フォーマットやガイドの記載ができる方

タイトル分析業務の組織拡大に伴い、データオペレータも組織拡大を行っています。

分析官の依頼を受けてSQLを書きデータマートを作成するという基本業務以外にも、スキルに応じてツールの開発などもお願いしたいと考えております。
■業務スコープ

①データ集計業務

②データ整備

③その他
▼①の業務詳細

・既存ダッシュボードの改修要望の対応

・アドホックなデータ集計依頼の対応
▼②の業務詳細

・分析用Data Martの作成、更新 (インフラ管理は別チームが担当)

・Data Martに取り込むデータの仕様調査、修正依頼
▼③の業務内容

・データ整備などに必要なツール開発

・ナレッジの集積

環境

・BigQuery・Python・Looker Studio（旧データポータル）

ロボアド（資産運用）アプリ関連開発

クライアントCTOを軸にチーム体制で参画しています

‧Web3関連技術のリサーチ

　-Web3領域における新しい技術領域のキャッチアップ

　-各種ブロックチェーンおよびスマートコントラクトにおける技術領域の深堀り

‧Web3関連サービスおよびスマートコントラクトの開発/運用
【概要】

新規事業開発を行う部署にて、Web3やNFTなどに関連する新規事業のエンジニアとして、サービス開発を行っていただきます。

■概要

当該システムは工場ラインでの検査において、作業者がタブレット等で入力した検査データを蓄積し、可視化/分析を行うシステムです。

現行はオンプレ環境で構築していますが、今後の拡張性等を見据えAWS環境へ移行する予定である。

当PJではPMとしての動きが期待値とされる。
直近のRFPではプラットフォーム構築がスコープであり、2023年1月よりPJ開始し、3月末までに完了させる計画です。

その後（4月以降）は対象となる工場ラインの追加や現行システムの移行を順次実行していく計画が想定されている。
データ量は850GB/年の増加を見込んでおりデータの種類としては現行では車両チェックシートや管理情報、来年度以降の拡張で画像データなどが想定される。

■背景■

クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル（移動平均ベース）から機械学習を活用したモデル（LightGBM）で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況
■やること■

3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。

■働き方■

・リモートでモデル改善、週1つ（木曜16-17時）の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく

-不明点等は適宜slackや（イレギュラー的に）meetsで相談しながら解消する
■体制■

アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名
■営業コメント■

時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。
■その他■

期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます