IT・情報通信の求人・案件一覧

・エンドクライアントからの案件ベースの業務になります。
・AIモデル構築、検証、評価・画像サービス運用
・画像解析系の自社サービス開発や付随する案件対応がメイン業務です。
・サービス開発後の個別案件、保守作業をお願いすることもあります。

・数年以上のAIモデル構築経験
・構築したモデルの関数、API化

・API等のI/F開発
・UNIX/Linux系のコマンド操作、Shell等
・Azure等のクラウド開発利用
・PowerBIでのデータ可視化経験（テンプレート作成など）

プロジェクトの技術面におけるリードで特にデータパイプラインの設計・構築
　・構築環境の理解からクライアント課題に合わせた設計
　・データ分析のためのBIの開発・運用
　・継続的なモニタリングプロセス、仕組みの構築
　・顧客のビジネス運営におけるデータ活用方法やドメイン知識を素早く理解し、設計・開発に落とし込む

・Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上)
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上)
・ETLやELTの実装経験
・クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験
・GitHubを用いた開発経験

・PySparkによるデータ処理
・Sparkの内部アーキテクチャに関する知識およびパフォーマンスチューニングの経験
・データサイエンス一般に関する理解・経験
・B2Bシステム開発の経験
・Webアプリケーション開発経験
・Kubernetesベースのデータパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験
　クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験”
・英語によるビジネス遂行能力

・大手SIerクライアントのDX推進に向けたデータ分析・コンサルティング
　- クライアントの課題解決のためのヒアリング
　- 構造化データの分析の設計・実施および示唆抽出

・データアナリスト経験2年以上
　- 事業内容・事業課題から必要な KPI を設定
　- KPI モニタリング体制の構築
　- KPI モニタリングからの課題の抽出・アクションの策定
・事業計画の緻密化経験
　- ビジネスモデルを考慮に入れての事業シミュレーションの策定
　- 感度分析をもとにした重点 KPI の選定
・Python の2年以上の実務経験
・顧客への提案・報告経験 / 顧客との折衝経験

・AIやデータ活用に関するコンサルティングやプロジェクトマネジメント経験
・構造化データの機械学習モデル構築経験

・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト
　-画像(動画･静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト
　-現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション
　-スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る
・DeepLearningに関して、最新の手法を用いた精度改善を行うことができる
・画像認識及び自然言語処理それぞれに対してのDeepLearningの経験
・機械学習モデルのプロダクション用（PoC・実験止まりではない）コードの開発経験

・マルチモーダルなデータに対してのDeepLearningの経験
・TensorflowおよびKerasを利用したDeep Learningモデルの開発経験
・DataFlow、Argoなどを利用した開発経験
・Docker, Git, Slack, Makefileなどのツールを用いた開発に慣れている
・論文の調査・実装経験

お客様が使用するPowerBIレポートを、
弊社上位の元請けリーダー指示のもと作成頂きます。

・BIツールの導入、運用案件の参画経験があること
・主体的に行動ができること

・Power BIでの作成経験があること

・位置情報データの分析
・アルゴリズムの作成
・アルゴリズムを用いた推定日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、
これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。
GPSなど位置情報ビックデータに、独自のアルゴリズムを加えることで、
特定の場所×人の興味関心×行動をそれぞれ把握することが可能になります。

・データサイエンティストとしての実務経験
・【python】【SQL】でのプログラミング実務経験
・統計学、機械学習の実務経験若しくは学習経験（大学、大学院等で）

・位置情報データの分析解析経験
・GCP実務経験
・素早いコーディング

通信業界のクライアントに向けた分析案件のマネジメント支援。
マーケティング分析（顧客離反予測やターゲットリスティング等）で、
顧客の属性情報やサービス利用情報等センシティブなデータを取り扱う予定となります。

・マネジメント
　一般的なプロジェクトマネジメントスキル全般
　（工数見積・管理、スケジュール作成、タスクのブレークダウン（WBS化）等。）
・ビジネス
　資料作成（分析方針をまとめた打合せ資料や進捗報告資料等、スピード感を持って作成できる方。）
・ファシリテート
　クライアント先社員も同席する打ち合わせにおいてもリードする必要あり。
・コミュニケーション
　顧客との対話が円滑に進められる程度のトークスキル。配下メンバーのケアを手厚く行える方。
・分析
　複雑なアルゴリズムは用いない。
　scikit-learn等の既存のライブラリを用いた機械学習モデルの構築手法や、
　分析方針の立案が可能である。

自身でコーディングを行う機会は無いため分析に関する実装力は不要となります。
また、コーディングレビューについても他要員にてカバー可能な為、
分析に関する高度な知識も必須ではありません。

地場固めの為のデータ前処理やクレンジング業務、基盤構築。
データ基盤構築→BI構築→マーケティングでフェーズを考えているが、
エンドクライアント購買データ(EC/店舗)などを
データソースから抽出する部分の構築などのデータ基盤アーキテクト

・クレンジング、AWSやGCP、BigQuery。SQL、テーブル設計に十分な経験(エンドクライアント環境)
システム保守レベルのlinux操作、バッチスクリプティングの経験があること
・BI構築経験（tableau, google data portal）パフォーマンスを意識した
　データマートとドリルダウンのスクリプトを意識できること

・EC、アプリログの集計経験
・BI要件定義、ETL処理やツールの要件定義、設計

・データの分析と可視化（グラフ化）
・分析可視化に伴うデータ前処理
・データのマスタファイル・対応表の作成・分析結果等の資料化

・分析可視化に伴うデータ前処理（結合加工処理など）
　Pythonに習熟しておりデータ分析用のライブラリ（pandasなど）が扱えること
・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

1. （眼底画像）画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、
　専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、
　深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。
3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

・ニューラルネットワーク業務経験
・画像検出、分類経験