Pandasの案件一覧

・SEからのインプットを基に詳細設計
・ETLコーディング
・ワークフローシナリオ実装
・UT観点項目作成
・UTスクリプト作成
・UT実施
・必要に応じてシミュレーター/スタブ開発

※全て当てはまらなくても良いです
・開発経験１０年以上
・DWHやETL等のビッグデータ実装への理解
・Sparkの使用経験
・Kinesisの使用経験
・5名程度の開発チームのリーダー経験
・開発フレームワーク／ツール／プロセスの選定と制定
・マイクロサービスアーキテクチャやサーバレスアーキテクチャの実装理解
・Pandasライブラリを用いた開発経験
・Data Pipeline構築経験（ETL開発経験）
・AWS上でのシステム開発経験
・Lambdaなどのサーバーレス開発経験
・RDBを用いたシステム開発の経験
・OSSを活用したシステム開発経験（Kafka, MySQL, MongoDB…）
・AWSのマネージドサービス利用経験（Redshift,SMS/SQS,RDS）
・アジャイルでのシステム開発経験
・JIRA/Confulence相当を利用した開発経験

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員を募集しています。
Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。

また、機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務を担当して頂く予定です。
月によっては雑務がメインの時もありますので、予めご了承ください。

【概要】
・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析
(中期でLLMモデルが必要と想定している）
・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価

【ポジション】
・データサイエンティスト
・データエンジニア

【データサイエンティスト】
・データ分析の実務経験がある (2年以上)
・主にPythonを用いたデータ分析
・Scikit-learn, NumPy,
Pandasなどのライブラリを用いたデータ分析、統計、機械学習モデリングの経験
・Tableauを用いて分析結果などのレポーティングなどを行った経験

【データエンジニア】
・データ分析基盤あるいはサーバーサイドの開発実務経験がある (3年以上)
・主にPython, Java, Scalaなどの言語での開発経験がある
・AWS/GCPを使ったシステム開発を行った経験がある
・Airflow, Athena, Redshift, ECS/ECR,
snowflakeなどを利用したシステム開発を行った業務経験がある

【概要】
・クライアント社内部署にて、社内のデータ活用を推進すべく、ビジネスプロセスのデジタル化、分析用データ基盤の提供、部門と並走したデータ活用支援を行っている
・課題の1つとして、ユーザー自身の手で分析要件に合わせたデータの加工や可視化、分析の実施を行えるようにするためのユーザー教育が挙げられる。

【業務内容】
・データカタログ(TBD)、Snowflake、Tableauの利用に関わる教育コンテンツの作成と研修の企画と実施
・データカタログに格納するメタデータの拡充

pandas ライブラリを利用した ETL 処理
をしていただきます。

担当フェイズ
設計～開発～テスト

【概要】
通信会社サービスのデータ分析データマート開発・改修業務。
・BtoBのデータトリブンを進めていくためにDWHにデータを集める作業
・通信会社独自ツールよりデータを加工し、移行
・テーブル内データの整備がメイン。

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知（異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知）における
　エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画いただきます。
■作業内容：
　・異常検知（異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知）における
エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
　・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
　・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
　・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を弊社AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。具体的には、以下のような業務となります。

・異常検知（異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知）における顧客の課題および要件を理解し、達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用

IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。
既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。
ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。
既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、
まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。

開発環境：
言語：Python 3.9/higher
基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib