単価100万円以上の案件一覧

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該当件数:978

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案件内容

■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

必須スキル
・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発))
・機械学習
-ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、EDAや特徴量
エンジニアリングを行いながらモデルを構築した経験
-特にラグ特徴量/集約特徴量/エンコーディング等の特徴量エンジニアリングでモデルを改善した経験
こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです
案件内容

■概要

Google Analytics(GA:ユニバーサル アナリティクス)が2023年7月1日にサービス終了されることが正式にアナウンスされ今後は後継の「Google Analytics 4(GA4)」の導入、GA4のタグによる計測が必須となります。

・クライアントで確定している移行プロジェクトの開発・コンサルトとして業務。

■業務

GA4での計測対応及びコンサルティング、計測運用における計測エンハンス並びにコンサルティング

 ┗GA4による計測設計や実装及び改修レポート分析

■クライアント体制

チーム体制 :16名(社員9名+外部スタッフ7名)

マネージャー :社員1名

コンサルチーム :社員4名+外部スタッフ2名

サポセンチーム :社員2名+外部スタッフ1名

実装/開発チーム :社員2名+外部スタッフ4名 ※該当チーム

■具体的

・コンサルチームの社員+実装チームの外部スタッフのペアで組んで動いている。

・実装チームにはAA/GAの知見/経験のがいるため、コンサルチームの社員と一緒にフロント対応を行って頂く。

・ヒアリングに始まり事前調査、工数見積、要件定義など、お客様と打ち合わせやコミュニケーションツールでのやり取り。

・上記から実際に設定や実装まで対応いただいている

※クライアント内で上記以外多くのAA(Adobe Analytics )案件も保有。

※希望やスキルでAA案件もお願いする想定も有

・技術環境(使用ツール):

FiddlerCharlesPostmanApachePHPWinMergeVisual Studio CodeAndroid StudioXcode

・コミュニケーションツール:

Teams、Outlookが基本です。顧客とは案件次第となります。

・定例MTG:案件次第となります。

必須スキル
・Google Analytics(旧GAもGA4も含む)
・Google Tag Manager
・Google Optimize
・Google データポータル
・Firebase
・BigQuery
・JavaScript
・Adobe Analyticsなどのご興味
案件内容

【概要】

TreasureData→PowerBIへの可視化までご対応をお願いします。
【環境】

TreasureData,PowerBI,SQL
【業務】

・データパイプラインの設計、構築

・ダッシュボード構築・クライアントとの細部仕様調整

必須スキル
・クラウドDWH or TreasureData経験
・ダッシュボード構築経験
・コミュニケーション能力
・ドキュメンテーション能力
案件内容

データソース→ETL→BIへのデータ連携業務となります。

複数案件があり、タスクベースでアドホックな対応をお願いします。

分析は別スコープとなります。

必須スキル
・BIツール経験
・SQL経験
・DB知識
案件内容

■概要

動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。
■業務

・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築

・上記に付随するドキュメンテーション
■環境

Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

必須スキル
・C++ または Pythonを用いた開発経験
・pytorch / tensorflow などの機械学習ライブラリを用いた開発経験
・Gitによるプロジェクト管理
・英語でリファレンス・論文等が読める
案件内容

元請クライアントで、これまで食品を作っていたメーカー(小売に卸すのがメイン)が、新規事業として飲料の事業開発を開始

すでに元請が一度ご支援させていただいて、事業計画や販売シミュレーション、ブランディングなどは方向性検討済み

一方で、具体的にこれから動かしていくうえで、現場レベルで一緒に伴走しているメンバーが不足している

【内容】

・飲料開発におけるブランディング/マーケティング周りのアドバイザリー支援上記に関係する飲料開発におけるマーケティング支援

必須スキル
・飲料会社又は飲料事業に対してマーケティング経験がある方
※クライアントは食品開発のプロですが、飲料開発は開始したばかりとのこと
案件内容

クライアント様(大手製造業様)でDX推進活動(RPA・BI・Chatbot・AI・Power Platform等)を全社的に展開しており、推進の中核部門に対する支援となります。当該DX活動の特徴としては、大きなシステムを導入するのではなく、エンドユーザー個々人のスキルを上げて、基幹システムなどからのデータを、エンドユーザーが自ら自動化システムを構築(施策推進)していくところです。施策の管理運用スキームの構築、施策効果のダッシュボード構築、各施策の管理をご支援いただきます。

必須スキル

施策の管理運用スキームの構築、施策効果のダッシュボード構築経験

案件内容

Flutterを利用したネイティブアプリ開発をお願いします。

プロダクマネージャーからの要求事項から各種機能の設計/開発を行っていただきます。

また、フロントエンドの開発にも参画いただく可能性もあります。
最初は既存アプリのFlutter化のリプレイスから入っていただき、将来的にはアプリの新規機能の開発をしていただきます。

新規機能は以下を検討しています。

- リアルタイムコミュニケーション機能

- GeoFencing機能

開発環境

ネイティブアプリ
- 利用OS: Mac/macOS

- 開発言語: Dart, Flutter

- 使用ライブラリ: Riverpod, freezed, dio, Firebase, etc

- CI/CD: CircleCI, Codemagic

- バージョン管理: Git/GitHub
フロントエンド
- フロントエンド :

 - ハコベルコネクト:Vue.js, Vuex, TypeScript, ES6

 - ハコベルカーゴ:jQuery, Sass, Vue.js, Webpack

- テスト: Jest, TestCafe

- デザインツール:Figma など
(参考)

サーバーサイド

- 言語: Ruby

- フレームワーク: Ruby on Rails

- インフラ: AWS (EC2, S3, Lambda, etc)

- データベース: Aurora MySQL
【備考】

リモートワークをベースとしていますが、週1~月1日程度オンサイトを設けています。

週5未満の場合でも、オンサイト日、スクラムイベントのため水曜・金曜は勤務日となるようお願いします。

オンサイトの曜日、日数については今後変更する可能性があります。

必須スキル
– エンジニア歴トータル3年以上
– モバイルアプリ1年以上実務経験
 - 補足
  - アプリのライフサイクルなどに理解しているため
  - Flutterには限定しない
  - Flutterには興味ある人
– Gitを利用したチーム開発の経験
案件内容

AI/IoTを活用したPoC支援

必須スキル
・システム構成の検討・設計:3年以上
〇以下のいずれか(近しい経験で可:AIコンサルのみ、カメラ等のみ、データ分析のみ、など)
 ・IoTデバイス(Raspberry Pi、Jetsonなど)を使用した開発、検証:3年以上
 ・カメラ、センサーなどを使用した開発、検証:2年以上
 ・pythonでの設計、開発:4年以上
 ・データ分析、AIモデル作成・精度検証:3年以上
案件内容

某エネルギー事業会社様のデータアナリティクス部署にて、下記案件を始めとする数理最適化プロジェクトにおいて、データサイエンティストとしてアサイン予定になります。

・オペレーションの最適化

【業務スコープ】

①ビジネス課題の特定 & 分析の設計

②ビジネス要件整理

③定式化

④最適化アルゴリズム開発

⑤プロトタイプ実装

⑥本番システム実装

⑦検証

⑧導⼊

③、④、⑤、⑦のサイクルを担当頂く想定。

国内屈指のデータアナリティクス部署へのアサインになります。

必須スキル
・数理最適化ソルバー(CBC、Numerical optimizer、Gurobi等)やモデリング⾔語への理解と開発
・ドキュメンテーションスキル
・コミュニケーション能力(①を円滑に行えるレベル)

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