案件内容 |
案件内容(業務内容):
データ基盤作成、活用のサポート(要件定義、アーキテクチュア提案、実装、エンドクライアント様への知識伝達)
GCPの基盤構築 |
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必須スキル | ・アドテクの知見 |
単価100万円以上の案件一覧
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該当件数:979件
単価100万円以上の案件を探す
案件内容 |
既存データレイク(GCP環境-GCS)のコスト削減のための検討タスク
・GCP環境へCUI(ssh)で接続
・GCS上オブジェクトの情報取得・容量のサマリー(gsutilコマンド・スクリプト化(bash,python)
・EXCELでの管理資料作成
・ファイルフォーマットによるファイルサイズ比較
・重複ファイル(データ)調査
既存DWH環境移行-リプレース業務
・AWS/GCP環境上での移行に伴うプログラム(スクリプト)改修・SQL改修
・DWH環境およびETL処理保守 |
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必須スキル | ・SQL、Shell経験 |
- 〜¥1,200,000 /月
- フルスタックエンジニア
- 港区
- IT・情報通信
案件内容 |
オープンソースを活用した 自社プラットフォーム開発業務
稼働率:100%
基本:リモートワーク
(週2回/半日 程度打ち合わせ有)
【求める人物像】
・リモート開発する上、齟齬が出ないよう議論が出来るコミュニケーション能力。
・センシティブな情報を扱うため、情報セキュリティのリテラシー及び、倫理感を持っていること。 |
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必須スキル | 全て必要ではありません。 ■機械学習エンジニア ■インフラエンジニア |
案件内容 |
・人材サービス企業における、転職求人サービスのデータマーケティング立ち上げ支援 |
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必須スキル | ・BIツールを用いたデータ解析経験 |
- 〜¥1,200,000 /月
- データサイエンティスト
- 港区
- 証券
- 金融
案件内容 |
AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。 |
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必須スキル | ・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号(または同等の実務経験) |
案件内容 |
・お客様の属性情報やご契約情報等の社内データを政府統計や地理情報などの社外データと組み合わせ、AIで分析する業務
(主にPythonで勾配ブースディングやランダムフォレストにてモデル構築)
・業務チームはユースケースPMとデータサイエンティストのチームで構成
分析データをもとにマーケ部門等他の課にデータを活用の企画立案・提案を実施するチームへの参画になります |
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必須スキル | ・ビッグデータ分析要員 ・データ抽出・クレンジング要員 |
- 〜¥1,100,000 /月
- データアナリスト
- 渋谷区
- メディア・広告・出版
案件内容 |
【課題】
・案件リリース後の効果検証が出来ておらず、次の企画検討時に成功や失敗要因が活かされてない
・企画立案時に裏付けとなるFact調査や想定効果試算が粗い事が多く、リリース後にインパクトが出ないケースがある
【実施業務】
・案件リリース後の効果分析
・企画検討時のFact調査や想定効果の試算 |
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必須スキル | ・SQLを自在に扱うスキル |
- 〜¥1,500,000 /月
- データサイエンティスト
- 中央区
- 建設・不動産
案件内容 |
■内容:
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。
ex,
・貸しオフィスのユーザー利用履歴
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴
・イベント(催し物)活動データ 等
分析テーマは(基本的に)決められており、
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか
など求められます。
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど
幅広く理解している方を求めています。 |
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必須スキル | ・Pythonを使った分析経験 |
- 〜¥1,000,000 /月
- データサイエンティスト
- 港区
- サービス
案件内容 |
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証 |
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必須スキル | ・SQL (Redshift, PostgreSQL記述) |
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