単価100万円以上の案件一覧

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装
・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）
※全てを満たしている必要はございません。

【概要】
データエンジニアとしてDMP及びCDP導入案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における構築業務を担っていただきます。
多数のプロジェクトがあり、適性なものにジョインを想定しております。

【環境】
SQL,Python,Git

【業務】
・CDP及びDMPの設計/構築/運用
・各種DB、分析ツールを連携させたデータ管理、分析環境の構築
・データマートの設計/構築/運用
・クライアントとの細部仕様調整

・SQL
・TreasureData/GCP/AWS等のクラウドDWHの構築経験

クライアントのコンサルタントが参画しご支援しているエンドでの、データ分析支援案件です。
データ可視化による戦略立案から、テクニカルサポートまでのご経験がある方をお探ししております。
想定される業務は下記の通りです。

・RWD（含：IT子会社が実施している切り出し後のデータ）について、BIツールで可視化
・BIツール活用について、部内のトレーニング、もしくは実際に臨床データやRWDでダッシュボード作成補助
・作成するデータセット構造と相談者が欲しい帳票からtableauで実装可能かの判断
・相談者へのtableauサポート
・「RWDの切り出したデータ（サンプルデータでよい）を用いての、Tableau使用方法トレーニング」
・IQVIA Oncology EMRデータ構造理解
・US疫学チームとJP疫学チームの分析定義の違いの影響把握（どの要因が一番結果乖離に影響を与えているか？）
（・RWE分析の品質向上　ダブルプログラミングの片方を実施）
・その他、付随する業務

・製薬業界の知見（商用のRWDのデータセット仕様書(MDV, Oncology EMR等)を読んで、ドメイン知識をもってデータの中身を理解できるレベル）
・データから医薬のユーザ要件に基づき、BIツールで可視化する際のデータ要件を提案できる
・ Tableau等のBIツールでユーザ要件を分析BIに展開することができる
・ダッシュボード構築の経験
・英語（ライティング、リーディング）
・ベンダーコントロール
・データ関連の知見
・複数名のステークホルダーとの調整経験
・SASの知識

各種データを組み合わせて、分析していく中で受注率の改善について顧客に示唆を与える。

以下のいずれかの知見／経験
・データサイエンティスト
・データアナリスト
・データマネジメント基盤
・デジタルマーケティング

セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。
ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。
単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

・データサイエンティスト（Python）経験5年以上

【概要】
大手アパレルメーカー社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

課題例：
ECサイト運用にあたり、2回目以降の購入者が少ない。

【現フェーズ】
分析環境の構築、収集、整備

【業務スコープ】
・顧客折衝、要件整理、設計
・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析）
・機械学習モデルの構築（場合によって）
・ステークホルダー向けの分析レポーティング
・メンバーアサイン、進捗管理（場合によって）

【環境】
・サーバ/AWS EC2
・ストレージ/S3
・DWH/Amazon Redshift Spectrum
・BI/Tableau
・Python（pandas）
・SQL
・Github
・Slack,backlog

・データサイエンティスト及び、データアナリスト経験
・Python(pandas)
・AWS経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

クライアントは外資系医療機器メーカ

顧客エンゲージメント部門のヘッドが報告先

PowerBIを活用したデータ分析支援
・クライアントは、SFDC(セールスフォース)のデータが有効活用できていないと問題意識を持っていた
・その領域の先進企業より有識者を採用し、その方の下で仮説構築→データ収集・準備→見える化→アクション導出のサイクルを回したい
・そのためのデータ収集・準備→見える化を、独力で迅速にできる方が欲しい

・PowerBIを活用し、SFDCのデータを依頼に基づき見える化できる方
・戦略ファームではシニアコンサルタント相当、総合ファームではシニアコンサルタントからマネージャー相当
・その他、上記要件に合致する経験　（但し、ある程度ビジネスサイドのニーズを理解し、分析の設計に落とし込める方）

資源開発のクライアントに機械学習の構築や実装アドバイザリーとハンズオンサポートをして頂きます。

詳細：
・AIベンダーからコードを受領した後、社内のレビューをする際の実行エラーの解決。
・課題例として異常検知、故障予知、画像認識などの精度向上。
※扱うデータは構造化、非構造化ともに対応が必要。

・機械学習の実装コーディング
・ML構築実装におけるエラー対応
・人がわからないところを理解して頂き、理解できるように導けること

クライアントでは各事業におけるプロモーションサイトから取得したログを集計し、
BI出力や改善分析検討を行う一連のデジタルマーケティング活動を実施している。
データパイプラインでのリソースが不足しており支援が必要である。
DWHからBIデータを抽出し、KPIへの回帰分析など、分析、考察を行い次のアクションへの課題提起をする。
また、クライアントの若手メンバーへ作業を指示しつつ育成を行う。

・データパイプライン全般のスキル全般
・分析ツール知見(データをどう取得するかであったり、そのデータならこう取れそうとか言えるかなど)
・回帰分析の知見
・マーケティング知見（ペルソナ設定や顧客セグメント設定など）

画像認識モデル開発のエンジニアを募集しております。
プロジェクトが複数あり、適した場所へアサインいただきます。
プロジェクトによって業務内容が変わります。

【業務スコープ】
・論文調査、解析
・開発技術調査、適用範囲検証
・データ準備
・分析
・前処理
・モデル設計構築
・モデル評価
・ドキュメント作成

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch, TensorFlow など)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること