金融の案件一覧

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該当件数:713

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案件内容 顧客の契約状態、営業活動などのコンプライアンスに関する各種分析
必須スキル

・SQLを使ったデータ分析
・Excel/Tableauを使った分析結果の可視化
(単なる作業者ではなく、仮説を理解して分析/可視化ができる方)

案件内容
【概要】
外資保険会社においてデータ分析
業種関係なくデータ分析・データレイクのご経験がある方
英語力は不問だが、多少の読み書きが発生します
必須スキル

データレイク又はデータ分析の経験

案件内容
概要:
健康経営に活かすためのウェラブル端末から取得した歩数・心拍数データ及び健診・レセプトデータの集計、簡単な統計解析
具体的には①,②,③のそれぞれの分布の確認、
経時的変化の可視化、クロス集計、相関分析等を行う
①歩数・心拍数の平均値
②健康診断の結果の数値
③レセプトによる医療費
作業内容:
Pythonで中間データマート作成を行い、Rで集計・分析し、Excelで見える化
(Python)
プログラムはほぼ集計しないが、生データの集計がある場合、Pythonを実行する可能性有
必須スキル

・データ整備及び集計実務経験
・言語:R(必須)、Excel(表・グラフ作成)、Python(触ったことがある程度のスキルでOK)

案件内容
残価保証保険・家電延長保証保険等の保険料やリスク量算出ロジックの開発
財務データ等を活用した予測モデル開発、等
【作業内容】
ニューリスク(従来保険化されていないリスク)に対する新規損害保険商品の開発や既存商品の更なる成長促進のための施策の立案、
新ビジネスモデルの企画立案等にデータ分析の側面からビジネス成長に寄与していきます
必須スキル

データ整備および予測モデルや機械学習モデル構築の実務経験
(主担当として2年以上)
言語:Python or R等(必須)

案件内容

【背景】証券会社の一般顧客に対しモバイルアプリ上で株式のレコメンドをしたい。
そのために下記はクライアント(証券会社側)で担当する・顧客分析・上流の分析ロジック案検討 
【業務内容】レコメンド基盤構築がメインとなります。
・機械学習,深層学習モデルを用いたアプリケーション構築
・データ分析(データマイニング、各種集計、レポーティング等)
・取引先とのコミュニケーション

必須スキル

<主な条件> 
・機械学習、 ディープラーニングに関する知識
・Pythonを含む複数の言語を用いたプログラミング経験
・DBからBIツール (Tableau,、Power BI等) で可視化できる実務経験
・「SQL」を使用し、DBから様々なデータの結合・抽出の実務経験
・様々な統計手法を使い、「Python」や「R」等での分析基盤の開発経験
・コミュニケーション力(進捗報告、社内メンバーからの案件内容に対し
最適な分析手法を提案し、分析結果を分かりやすくレビューができること)
備考:証券業務に絡みますが、あまり証券知識がなくとも大丈夫です。

案件内容

■ テクノロジー系
・金融機関のマーケット部門/市場部門のEUC開発
・金融機関などの業務アプリケーション開発にアジャイル開発の開発環境整備を行った経験
・データベースパフォーマンスチューニング、データウェアハウス、データレイク 等の構築
・AWS、VBA、BIツール等経験者・ITアーキテクチャー

案件内容
◆案件概要:
ものづくりマッチングプラットフォームとして大手企業や中小企業、
また金融機関にまで展開されているサービスの開発
◆環境:Ruby on Rails, MySQL, MongoDB, Apache Solr, Elasticsearch, GitLab, AWS,MacOS
必須スキル

・Webアプリケーションの開発経験2年以上、またはそれに相当する経験をお持ちの方
・Ruby on Railsでの開発経験
※Ruby on Railsの経験は少なくても、複数のフレームワーク経験があれば問題ありません

案件内容 ・途上与信モデル高度化 ・関連会社の情報(POSデータ)を使ったモデル構築 ・アンサンブル学習やディープラーニングの手法を使用していく予定
必須スキル

・解析スキル:python または R
※エンジニアクラス:指示(サポート)の下で作業ができるレベル
・データマネジメントスキル:SAS
※ただし、分析用データマートは既存のものがあるため、作業は少ない。

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