単価100万円以上の案件一覧

社会調査における母集団推定モデルの研究開発運用に関する支援

・専門社会調査士の資格または、それに相当する統計学・社会調査の知識・技能
・PythonまたはRを使った研究作業の経験
・社会学などの社会科学に関する知識・関心

概要：
DWHに溜まったデータをパーソナライズ、ビジネス要件へ落とし込み、ユーザに対してレコメンドを行いたい。

業務内容：
エンド会社から分析依頼を要件整理し、チーム内作業者へ落としていただきます。
・顧客折衝、要件整理
・メンバーアサイン、進捗管理
・スケジュール管理
・ドキュメント作成
・納品アウトプットの作成（必要に応じて）

チーム：
10数名
データエンジニア、アナリスト在籍

環境：
・CDP(Redshift)
・DWH(Bigqueryなど)
・DMP(Salesforceなど)
・レコメンド（Adobe Target,Adobe Experience Managerなど）
データ基盤は最低限構築されています。

データ：
主にHP、ECのデータです。
・CDP
・GA
・その他

・PM経験
-チーム内での円滑なコミュニケーション及び議論のファシリテーション能力
-プロジェクト管理能力
-顧客コミュニケーション（要件ヒアリング、技術説明資料の作成、報告など）能力
・英語スキル（読み書き）
・分析経験

案件：需要予測に関するAI導入プロジェクトの初期調査フェーズ
・現状業務把握
・ソリューション導入時の効果概算（主に在庫適正化）
・導入ロードマップ構築
・Project Leaderとしてclient facingを務めていただきます
・加えて、コンテンツ作成（パワーポイント）もしていただきます

・AI導入のPJ経験
・コアコンサルスキル
・クライアントフェイシングスキル

【概要】
大手メディア企業が収集する動画視聴ログのDMP構築支援業務です。
対象データは動画閲覧ログであり、様々なプラットフォームのログを保持しています。
直近では更なるデータ利活用に向けて既存テーブルのリファクタリングの改善や新規作成を行っています。また、コンテンツ内容に合わせた広告の実現に向けた開発を進めています。今回はデータの拡大により新しいテーブルの設計と実装が必要になります。幅広くプロジェクトのタスクに携わって頂くことを想定しています。
【開発環境】
・GCP(BigQuery,Cloud Function, GCE), digdag ,embulk
・Confluence,JIRA,Bitbucket
【対応内容】
・GCP主にBigQueryを用いたビッグデータのテーブル設計・データ集計
・データワークフロー・ETLの設計・数値検証・ドキュメント化
・データの集計と分析作業

・SQL経験　5年以上
・GCP、特にBigQueryの経験1年以上（AWSのご経験が数年あれば優遇）
・データクレンジング・集計・検証経験1年以上
・Gitを用いたコード管理
・データパイプライン設計経験　1年以上

【概要】
サイロ化されたデータをDWH（Snowflake)に統合し、
Tableauにて分析、可視化を行っていただきます。

【業務スコープ】
・Snowflakeへのデータ統合アドバイザリー
・データマートの仕様検討、設計
・DWHーTableau間のデータ連携
・データ分析、可視化（ダッシュボード構築）
・マーケティング施策の策定から効果検証に係るデータ分析領域の支援
・ステークホルダーへのアウトプット

【データ】
・企業情報、売上、実績、各種オープンデータ
・Salesforceの営業活動等
複数テーブルからのデータ抽出、分析することとなります。

・BIツールを用いた分析可視化経験
・基本的なドキュメンテーション作成能力
・部門間の調整、折衝経験
・SQL、Pythonを用いたETL構築の経験

[概要]
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。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・課題整理、要件定義、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

・データサイエンティスト及び、データアナリストの経験3年以上
・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

下記の機械学習プロジェクトのPM
・ECサイト内のレコメンド
・スマホゲーム内のユーザごと予測モデル
・ほか

【業務スコープ】
下記のプロジェクトマネジメント。
(a)ビジネス要件を定義し、機械学習案件に落とし込む
(b)PoCディレクション
(c)MLOps基盤チームへのモデルの接続
(d)効果測定の設計
(e)各種資料作成、MTG設定

・機械学習案件のPM　2件以上
・機械学習モデルのPoC経験　2件以上
・サーバーサイド or データエンジニアの経験 1年以上

小売業界から上がってくる様々なPOSデータの分析、モデル構築・評価
実装はクライアント社内SEが実施致します。

・Python
・機械学習の知見
・要件定義の経験

卸売業における商品の需要予測モデルの構築。日別・店舗別・商品別で店舗からの受注量を予測するモデルを構築する。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBM・ディープラーニング・Prophetのいずれかを想定）
・Python・SQLなどの実務経験

・分析基盤の構築・改善
・社内のデータマネジメント業務
・技術調査

【業務スコープ】
(a) （推薦システム基盤開発）分析官や (ML/MLOps) エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せる環境の構築のサポートをお任せします
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 下記の内容について特に、要件定義 / 技術調査 / 設計 をお任せいたします
※ 一部実装、運用をお任せする可能性がございます
　・共通分析基盤構築
　・機械学習ワークフロー

(b) （社内環境整備の技術的アプローチ）分析官や社内各チームと連携しながら、分析環境の改善と様々なデータ課題の解決に向けた取り組みをお任せいたします。
■ 社内に散らばるソースコードとデータの実態調査、解決方法の提案
　・PMと連携し、組織規模のスケールアップに伴う様々な課題の整理
■ 分析環境の整備
　・メタデータ管理、運用ルールの策定、利用状況の可視化

・SQLを用いたデータ抽出経験
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
・Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
・GCPでの開発経験
・コンテナ技術（Docker）を用いた開発経験
・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・MLOpsまたはデータエンジニアの業務経験