Pandasの案件一覧

通信キャリアのWEBターゲティング広告の配信をサポートするチームで、以下の業務に携わっていただきます。

少数チームなので業務の幅が広く、上からの指示に従うだけではなく自主性をもって業務に取り組んでいただける環境です。

詳　細：

・ターゲティング広告に使用する顧客リストの抽出

・上記に伴う汎用データマートの作成および基礎分析

・ビジネスユニット向けのご提案資料作成とそれに伴う分析

・RPA等を利用したチーム内の業務効率化

※業務理解のため一定期間、広告の配信設定作業もお願いいたします。

　別途上レクチャーを実施させていただきますので、経験不問です。

役　割：分析作業要員

・チームリーダーの指示に基づいて分析作業を実施していただきます。

・簡単な内容の案件に関しては、要件定義→分析設計→分析作業→レポーティングの全工程を担当していただく可能性があります。

機械学習を利用したレコメンドエンジン等の開発プロジェクトの立ち上げを計画しており、そのプロジェクトの準備担当及び参画者を募集しております。
具体的な業務例：・過去の放送枠情報をもとにした最適な映像素材の予測機能の実装・機械学習を用いたお客様向けレコメンドエンジンの開発・AIの特性を活かし、お客様への最適なサービス提供などの新規事業企画・開発
担当業務範囲の詳細：・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義・モデル開発に必要なデータの洗い出し・モデル開発のための探索的データ分析（EDA）・モデル開発のための特徴量選定・モデル開発のための機械学習手法選定・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング・開発したモデルのオフライン性能検証・オフライン性能検証結果のレポーティング・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
環境：・言語： Python・ＤＢ：SQLite、SQL Server

【概　要】　テーマに沿った車両データの統計情報の調査及び可視化、分析レポート作成
【工　程】　設計、開発、試験

・Pythonの開発経験

・小売業の予測モデル構築及び運用支援
【業務詳細】
・小売業における1日の商品の売り上げを予測、発注推奨数を計算する。
・予測モデルはすでに運用中のものがあり、一部のデータサイエンティストによってモデルの精度向上を行っている。
・需要予測モデルでのデータ加工、特徴量生成、売上予測の数字を使った店舗ごとへの発注推奨数計算ロジックの設計を受け取り実装していくのが主な業務。

・Python & Pandasによるデータ加工技術
・AWS(linuxサーバ)による開発経験

・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】
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

大手アパレルメーカーのDX本部　システム部へアサインいただきます。
社内のデータ民主化のため、データ環境の構築、整備が目的です。
DWH構築、データ収集→加工をお願いします。
ゆくゆくは、各部署の業務課題を横断的に対応いただきます。

【業務スコープ】
・データ加工、バッチ作成、修正（python）
・基幹システム、GA、KARTE等の部門担当者へデータヒアリング
・テーブル作成
・レポート設計
・パイプライン障害対応

【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

・データエンジニアリング経験
・Python（pandas）経験
・AWS環境経験
・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

●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業
-基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・Pythonでscikit-learnを用いて自分で機械学習モデルを構築できる、など。

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

・Python
・Pandas

営業データの利活用プロジェクトを行っており、下記分析を行っている。
・休眠顧客復活分析
・RFM分析
・レコメンド
その中で当社データサイエンティストの指示により下記業務をお願いする想定です。

【業務スコープ】
■基礎集計
■データの加工
・欠損値補完
・次元圧縮
・各種変換
・説明変数の可変
・ウィンドウ化　等
■モデル構築
・特徴量、パラメータ再エンジニアリング
・変数重要度出力
・アウトプット解釈　等

・Pythonを用いた分析経験
・Pandasを用いた経験2年以上
・コミュニケーション能力