IT・情報通信の案件一覧

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

・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）

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

・Marketing Automationをハブとしたマーケティング施策
　または新規事業へのシステム活用に関する業務システム開発/技術支援
・AWS, BigQuery, Data Portal等のデータ管理環境整備
・Salesforce Marketing Cloudの開発環境整備
・デジタルマーケティング関連ソリューションの導入支援（MA、BI、DWH、etc）
・クライアント折衝※上記は全てではなく、適材適所でポジションをご用意致します。

・プロジェクトリーダー経験
– 2~4人程度の小規模開発がマッチ
– web/オープン系の開発PM出身者も歓迎
・データパイプライン構築~可視化までの経験

クライアントのビジネスに向き合い深く理解し、
データサイエンティストやサーバーサイドエンジニアらと共にプロジェクトを推進していきます。
そのためにビジネス、機械学習・AI双方の知識を持って、
業務を通じてクライアントの課題解決をお願い致します。
プロジェクトの立ち上げからデータ活用による利益創出まで一貫して責任を持つことが出来ます。

・データ分析またはシステム開発プロジェクトの立案、マネジメント業務経験
・クライアントのニーズを理解し、考えを的確に伝えられるコミュニケーション能力

AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験（3年以上）
・チームで開発をした経験（1年以上）
・業務でJavaまたはPythonを用いてプログラミングをした経験（1年以上）
・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
・Linuxの基礎知識（grep,chmod,sshなど基本的なコマンドが使えること）
・テストケース設計の基礎知識（境界値分析など）
・Java・Python・機械学習の知識が必要になりますので、未経験の領域については学ぶ意欲があること

・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成
・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援
・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

・統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験
・前処理を含むデータ分析に関するプログラミングの基本的な知識と実務経験
・SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験
・BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識
・クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

・AIモデル検討、構築/AIエンジニアメンバーへの指示出し　
・要件に応じたモデル検討、構築
・若手メンバ－への実装指示出し
・技術相談への回答

・与えられた要件、データに対して手法を考えて実装及び、実装指示が出来る事　
・論文調査スキル

・GCP上でのデータ分析基盤の保守・運用（メインのDBはBigQuery）

扱うデータは動画視聴データ、配信ログデータ、広告データなど様々です。

・GCPのツールリカバリー
・保守運用
・BigQueryのクエリなどのコスト見直し
・ETLツールの改修
・ソースコードのレビュー(Git)
など

・データ基盤の業務経験
・SQLでの集計クエリの実装経験
・クラウド環境でのデータ基盤の経験

　-SQL（特にAWS）によるデータ加工経験
　-Pythonによるデータ加工・モデリング経験
　-状態空間モデルにおける知見