保険の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:38

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案件内容

・ドライブレコーダーの導入など販促結果の調査・分析  
・マニュアル作成  
・分析基盤の構築・運用

必須スキル
・SQLでのデータ抽出  
・プロジェクト管理(スケジュール管理、課題管理、他部署調整など)  
・ コミュニケーションスキル  
・ 自分で調べ理解を深めれる(DBのデータ構造、システム仕様、保険についてなど)
案件内容

・大手損害保険会社におけるデータ分析(ビジネスオーナー部門)
・マーケティング戦略、顧客分析
・プロジェクト管理、サポート

・期間:7月(応相談)~長期

必須スキル
・分析案件における一連の流れを理解し独立遂行できるレベルであること

 

具体的には以下のような業務の流れとなります。
・Demand(要望・課題ヒアリング・企画)
・Design(要件定義)
・Data(分析に必要なデータを収集し、整備する)
・Develop(適切なアルゴリズムを選択する)
・Deploy(分析結果を出力し、現場に展開する)

 

・複雑なテーブル、ビッグデータを使った前処理経験

 

・SQLを新規で組むことができて、尚且つ複雑な処理も可能なこと
案件内容

■仕事内容__:大手保険企業様向けリスク可視化システム(TableauDesktop、データマートの新規開発)
■開発工程__:要件定義〜

必須スキル
Tableauでの設計開発経験2年以上、または(Tableau経験0.5年以上かつその他BI経験1.5年以上)
Tableauでの要件定義の経験(画面イメージが存在する前提で、Tableauでのモックの作成と利用データの整理・データマート側への要件定義が出来ること)
データマートの設計・開発経験1年以上
1人称でタスクを遂行できること
Tableauとデータマートの結合試験の仕様書が作成できること。
案件内容

大手保険企業様向けリスク可視化システム(TableauDesktop、データマートの新規開発)

必須スキル
・Tableauでの設計開発経験2年以上、または(Tableau経験0.5年以上かつその他BI経験1.5年以上)
・Tableauでの要件定義の経験(画面イメージが存在する前提で、Tableauでのモックの作成と利用データの整理・データマート側への要件定義が出来ること)
・データマートの設計・開発経験1年以上
・1人称でタスクを遂行できること
・Tableauとデータマートの結合試験の仕様書が作成できること。
案件内容

ドラレコを用いた走行診断・事故対応システムのリファクタリング。

顧客向けにドラレコを活用した走行診断・事故対応システムをリリースしているが、全体最適化が出来ておらずランニングコストが高くなっている。

現システムに影響を出ない形でリファクタリングを実施し、段階的に変更した構成に移行する。

AWS上に、Python、Java等で構築されている。

必須スキル
下記の上から優先度順
・Javaでの開発経験
・Pythonでの開発経験
・システム設計経験
・自発的に課題提起、解決策の提案が出来る能力
・自発的に発言できるコミュニケーション能力
・AWSでの開発経(Batch関連のサービス経験)
・SpringBootでの開発経験
・dockerなどのコンテナの知識
案件内容

生保様で使用している「新契約本社査定システム」のリプレイスを進めている状況でクラウド化に向けいちメンバーとして、主に設計、開発、テストをご担当頂きます。

体制は全体で40名となります。

必須スキル
Java、SpringBoot、Thymeleaf、SQL
※1人称で対応できる方
案件内容

大手損保企業にて基幹システムの更改が進められており、その一端としてネットワーク通信要件の整理が実施されております。

クライアントメンバーへの支援として、ご参画いただきます。

必須スキル
・大規模PJTにおけるNW要件整理の経験
・クライアント向け要求ヒアリング, 折衝の経験
案件内容

不動産データ(家賃)の分析、およびモデル構築

必須スキル

・PythonかRを使ったデータ分析の経験。spyderやRstudioなどの開発環境で作業できること。
・ 確率、統計の知識。例えば、正規分布、指数分布、期待値、標準偏差、回帰分析等の用語がわかる。

案件内容

【プロジェクトの目的】
D&O保険(役員賠償保険)向け保険料プライシングツールのために、下記の分析・モデリングを行う
(1) ESGファクターを考慮したリスク予測モデルの開発(チューニング)
(2) 上記モデルで予測したリスク確率とは別に、個別にプライシング調整を行うためのリスクファクターに関する分析
(1)については、昨年度に一度、別の目的変数を用いたモデル開発を行っており、説明変数の加工等はスクリプトを使い回せる部分も多いと想定。

  1. 使用するデータ
    TSR(東京商工リサーチ)の企業情報やネガティブデータ
必須スキル

・Pythonを用いて、データの加工・可視化、予測モデル構築(重回帰分析、ランダムフォレスト 等)が可能。

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