Pandasの求人・案件一覧

該当件数:10

エンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件情報をご紹介。業務委託、派遣を中心に非公開求人を多数保有しています。
単価や稼働日数など条件面についてもお気軽にご相談ください。

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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。
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)
・Python(Python 3)および/またはデータサイエンス
 (ビッグデータ、ディープラーニング)でのソフトウェア開発の3〜5年の経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験

尚可スキル

・外国人の方が多いチームですので英語でのコミュニケーションが取れる方
・ビジネスレベルの英語によるコミュニケーション
・TensorFlowを使用したデータモデリングソリューションの経験
・Amazon SageMakerのご経験
・Python3マルチプロセッシング(Ray、マルチプロセッシングなど)のご経験
・AWS、GCP、Docker、Kubernetesなどのご経験
・オブジェクト指向での開発のご経験
・オープンソースソフトウェアの理解(Apache、Redis、Prometheus、Elasticsearchなど)

担当者 工藤

おすすめコメント

業界知識のある方はご活躍いただけると思います。まずは一度、お話しませんか。

案件内容
■案件概要:
・店舗向け在庫引き当て最適化プロジェクト。
・現行はルールベースなので機会損失が課題。
 今後は数理計画法に基づき最適化する
・アナリストが作成する分析モデル(Gurobi Optimizerで作成、Pythonライブラリ提供有り)をPythonで呼び出し。
・本番で動くようにリファクタ(本番アプリケーション化)する。
DB:Oracle
環境:Linux環境、Git利用
必須スキル

・Python3.7
・ライブラリ:Pandas/Numpy/Scipy

担当者 日向

おすすめコメント

弊社イチ押し案件です。気になった方は、ぜひお問い合わせください。

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
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

尚可スキル

・Redmine, Planner等のタスク管理ツール利用経験
・R
・ベイズ回帰の利用経験
・AWSの利用経験
・Docker, kubernetes開発経験

案件内容
・店舗向け在庫引き当て最適化プロジェクト。
 (現行はルールベースなので機会損失が課題。今後は数理計画法に基づき最適化することを目論む)
・お客様と一体となって、完全Agile開発の案件。
・9末までに要件定義工程完了予定。10月から設計工程、3月末リリース予定。
・お客様側にアナリストがいて、アナリストが作成する分析モデル(Gurobi Optimizerで作成、Pythonライブラリ提供有り)をPythonで呼び出し。
実践検証済みモデルはあるが、IN/OUTが変わらない形で開発と平行してモデル修正予定。
・本番で動くようにリファクタリング
必須スキル

言語:Python3.7
ライブラリ:Pandas/Numpy/Scipy
DB:Redshift or Aurora for PostgreSQL

担当者 日向

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チャレンジングな環境で、思う存分あなたの経験を発揮してみませんか。

案件内容
■案件概要(プロジェクト特性):
 ・店舗向け在庫引き当て最適化プロジェクト。
  (現行はルールベースなので機会損失が課題。今後は数理計画法に基づき最適化することを目論む)
 ・お客様と一体となって、完全Agile開発の案件。
 ・9末までに要件定義工程完了予定。10月から設計工程、3月末リリース予定。
 ・お客様側にアナリストがいて、アナリストが作成する分析モデル(Gurobi Optimizerで作成、Pythonライブラリ提供有り)をPythonで呼び出し。
  実践検証済みモデルはあるが、IN/OUTが変わらない形で開発と平行してモデル修正予定。
 ・本番で動くようにリファクタリングしてもらえることを期待されている。
必須スキル

言語:Python3.7
ライブラリ:Pandas/Numpy/Scipy
DB:Redshift or Aurora for PostgreSQL(接続先として)

担当者 日向

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オススメ求人です。あなたの確かな経験でプロジェクトを促進していただきたいです。

案件内容

データ分析では、データ・プレパレーション領域と性能テストを主に行っていただく予定です。
並行して行っている案件で、パブリッククラウドのPaaSを使用した設計・開発を行っており、
こちらは、GCP案件とAzure案件になります。
データ分析案件で1.0で働いていただくか、データ分析案件0.5、GCP案件 or Azure案件で0.5という形で働いていただくか、
相談し案件に参画いただきます。(GCP案件 と Azure案件だけで1.0にはなりません。)

必須スキル

Python

尚可スキル

Pandas/numpy、GCP/Azureインフラ設計・構築

担当者 日向

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これまでのご経験に合わせて業務内容を調整させていただきます。 これから、データ分析を本格的に始めたい方にもおススメです!

案件内容
■業務内容:
データサイエンティストが様々な領域に対して作成した、
プライシングモデル等の技術を実際のサービスへ活⽤していくための
データサービス基盤の開発および運⽤を⾏っていただきます。
必須スキル

・Java もしくはPython でのWeb サービスのサーバサイド開発運⽤経験
・AWS やGCP などのクラウド利⽤経験
・API 設計、開発経験
・Python ( numpy, pandas, scikitlearn ) を使ったデータ分析、システム構築経験
・機械学習/統計学についての基礎的な知識

担当者 工藤

おすすめコメント

ご興味いただけた際は、ご連絡ください。経験やスキルを発揮していただけるプロジェクトだと思います。

案件内容 外航貨物保険自動UWプロジェクト 稼動調整可:50%程度
必須スキル

Pythonでpandas等を使った集計作業等が出来る

尚可スキル

レコメンドアルゴリズムを使った業務経験がある

担当者 坂西

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ご興味いただけた際は、ご連絡ください。経験やスキルを発揮していただけるプロジェクトだと思います。

案件内容 上位リーダーのもとで作業頂くメンバーの方 領域:デジタルマーケティング領域 お客様:ECサイト
必須スキル

全てを網羅している必要はありません。 【機械学習】 ・AWS(EC2,S3)  EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと ・Linux  Linux環境で苦なく集計作業ができること ・Redshift  列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること ・SQL  分析関数(窓関数)が使用できること ・Apach Spark  分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、  もしくは調べながら習得することができること ・Python  Pandasを利用したプログラムを実装することができること ・マート設計/実装 パフォーマンスチューニングができること ・テーブル設計/実装 テーブル定義、ER図が書けること ・ジョブ設計/実装 DataPipeLine を使用できるとより良い ・Shell設計/実装 例外処理、エラー処理を作成できること 【アナリスト】 ・AWS(EC2,S3)  EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと ・Linux  Linux環境で苦なく分析作業ができること ・SQL  分析関数(窓関数)が使用できること ・Python  機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること ・機械学習  Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること

尚可スキル

【機械学習】 ・Tableau BIの概念を理解していること ・機械学習について概念を理解していること 【アナリスト】 ・Redshiftに対してクエリを発行して集計することができること ・受領データからTableauに読み込むためのデータ加工ができること ・テーブル定義、ER図が書けること ・スケジューラ―を用いたジョブ設計ができることが望ましい ・Shellの実装をできることが望ましい

担当者 坂西

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スキルはもちろんのこと、コミュニケーション能力も活かせます。

案件内容 【開発環境】 ・言語:Python3.5 ・メインライブラリ:Pandas ・統計分析ライブラリ:scipy,sklearn,statsmodels,networkx,numpy ・その他:ApacheAirflow
必須スキル

・Python経験 ・もしくは他言語の豊富な経験

尚可スキル

・Pandas経験 ・機械学習経験

担当者

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スキルアップしていきたい方にもお勧め。スピード感のある環境です。

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