製造・メーカーの案件一覧

大手化粧品会社にてサイトのアクセス状況を解析し、施策の効果検証やユーザー分析の結果をもとに
具体的なサイトの改善施策提案、レポーティング業務などweb解析にまつわる一連のお仕事をお任せいたします。
特にGTM実装/GAタグ実装をメインにお願いしたく、手を動かしつつweb解析のお仕事に興味のある方、必見のお仕事です。
ブランドや顧客との関係性を強く繋げられるように、チームの一員として活躍していただきたいです。

具体的には…
●アクセス解析・ユーザー分析など定期的な数値チェック
●サイト改善施策の効果検証
●GAタグ実装、GTM実装
●改善案効果検証、データ比較、レポーティング業務
●周囲とコミュニケーションを取りながら施策提案など

・web解析の経験がある方 ・GTM設定、GAタグ実装のご経験ある方

クライアントでは各事業におけるプロモーションサイトから取得したログを集計し、
BI出力や改善分析検討を行う一連のデジタルマーケティング活動を実施している。
データパイプラインでのリソースが不足しており支援が必要である。
DWHからBIデータを抽出し、KPIへの回帰分析など、分析、考察を行い次のアクションへの課題提起をする。
また、クライアントの若手メンバーへ作業を指示しつつ育成を行う。

・データパイプライン全般のスキル全般
・分析ツール知見(データをどう取得するかであったり、そのデータならこう取れそうとか言えるかなど)
・回帰分析の知見
・マーケティング知見（ペルソナ設定や顧客セグメント設定など）

例1：図面解析
パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う

• 図面からの自動情報抽出
• 図面の高解像度処理
• 類似図面検索
• 図面からの自動工程分解
• 図面からの自動設計ミス検出

例2：サプライチェーンデータ分析
発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。

• 課題設定と仮説構築
• 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
• 需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発

【開発環境】

• 利用言語: Python, R
• フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
• 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab
• コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
– 統計学の基礎知識
– 機械学習を用いた研究または業務経験
– Pythonによる開発経験
– 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
– Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。

【PJ事例】
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け印字検査システム
・生産の需要予測　等

・言語: Python
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

大手製造メーカー様案件で、データ解析・データ解析のプログラミング
　～DBアクセスプログラミングを担当していただきます。
　※参画いただいた後は、相談の上プロジェクトの中でその他の役割も
　　担って頂く可能性もございます。

・プログラミング経験（２年以上）
・Python でのDBアクセスプログラミング経験（１年以上）
・AWS/GCP等のクラウド環境での開発経験（１年以上）

【概要】
サイロ化されたデータをDWH（Snowflake)に統合し、
Tableauにて分析、可視化を行っていただきます。

【業務スコープ】
・Snowflakeへのデータ統合アドバイザリー
・データマートの仕様検討、設計
・DWHーTableau間のデータ連携
・データ分析、可視化（ダッシュボード構築）
・マーケティング施策の策定から効果検証に係るデータ分析領域の支援
・ステークホルダーへのアウトプット

【データ】
・企業情報、売上、実績、各種オープンデータ
・Salesforceの営業活動等
複数テーブルからのデータ抽出、分析することとなります。

・BIツールを用いた分析可視化経験
・基本的なドキュメンテーション作成能力
・部門間の調整、折衝経験
・SQL、Pythonを用いたETL構築の経験

工場の業務改善を目指したPOC実施具体的には機械学習モデルを用いた将来予測を目指す

-製造業のプロジェクト経験あり
　-機械学習モデルの構築経験あり
　-コンサル経験あり(要件定義フェーズから参画)
　-説明資料や提案資料作成経験あり　

消費財メーカーのDX推進をコンサルタントと一緒に推進してもらいます。
社内の散財しているデータをCRMで一元化し、データ活用、アクション策定までを予定しております。
★現フェーズ
要件定義下記データをCRMで一元化
ECサイトWEBアクセスデータ顧客データ
お客様相談室のデータ会員サイトのデータ

・CRM構築プロジェクトの経験 ・BigQuery ・Python

食品製造業における生産実行での単品受注量の予測モデル及び、
製品カテゴリーの経営計画向け受注量予測モデルの構築

・pandas,matplotlibなどを用いた基本的な集計、可視化スキル。
・統計モデル、機械学習モデルの実装スキル。(時系列データに対して予測モデル実装経験があると良い)
・異常値や欠損値についての扱い方法について検討・実装できる。

消費財メーカーのマーケティング部の支援として、主に複数のDBよりデータを抽出・分析・資料に纏める業務。
過去にWebマーケティングの分析等をSQLをたたいて実施した経験があれば尚可。

・SQLを用いてDBよりデータ抽出経験
・抽出されたデータをExcel等に纏め、分析をした経験