流通・小売・ECの案件一覧

■背景■
食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。

■課題一例■
・商品IDが分析観点で作られていない
・年末やGW等に特殊な動きがある
⇒変動が多い時期に予測しきれていない
等

■やること■
前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

・SQL
※SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BYが可能なレベル(window関数までは不要)
※分析に必要なデータ抽出SQLの元はクライアントメンバーが作成するため、深いDWHの理解や高度なSQLは必要とされない。
※必要に応じて自分でデータ集約を行うぐらいは必要

・Python
※3年以上のコーディング経験
※基本的にはJupyter Notebook上でのモデル開発になります

・特徴量エンジニアリング
※ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、ラグ特徴量、集約特徴量、エンコーディング等を行いながらモデルを構築した経験。こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです

・小売業の予測モデル構築及び運用支援
【業務詳細】
・小売業における1日の商品の売り上げを予測、発注推奨数を計算する。
・予測モデルはすでに運用中のものがあり、一部のデータサイエンティストによってモデルの精度向上を行っている。
・需要予測モデルでのデータ加工、特徴量生成、売上予測の数字を使った店舗ごとへの発注推奨数計算ロジックの設計を受け取り実装していくのが主な業務。

・Python & Pandasによるデータ加工技術
・AWS(linuxサーバ)による開発経験

●CDP/BIアーキテクト
企業のデータ資産価値の向上のため、戦略立案・組織設計、先端技術導入シナリオ策定の課題に対して、コンサルタント(アーキテクチャー)としてクライアント支援。
・Tableau等の要件定義～詳細設計、構築
・CDP, S3, Athena, Tableau onlineのデータソース/データマート/ダッシュボードの設計・開発
・プロジェクトリード
・同時に、CDP/MAの構築要件定義が走っており、マーケティング統合基盤の全体PRJの一貫です。

※CDPを中心とした顧客360PRJは、本案件以外で今後も増加予定
※国内でも初のソリューションスタック

【エンドクライアント】
・最大手カタログアパレル通販

【依頼元会社】
デジタルトランスフォーメーションを実現するために必要な、
コンサルティングからマーケティングまで、ワンストップで提供している会社の業務です。
エンドクライアント別で新規顧客の獲得や見込み顧客の育成なども含めたマーケティング施策をサポートしています。(MA)

・BI開発経験(Tableau（BI）エンジニア)
・クレンジング、AWSやGCP、bigquery、python等のデータエンジニアリング経験
・SQLに十分な経験
・AWS系DB経験 Athena, redshift等
・PMO/PL経験

※全て満たしている必要はございません。

・POSのクリーニング
・様々なツールに入っているデータをすべてSASに入れていく

・SQLのご経験
・POSのクリーニングナレッジ

アパレル会社におけるSNSデータ活用トレンド解析
Instagramなどの投稿数の時系列予測・トレンドから紐づく商品のポテンシャル需要予測

・解析結果を業務部門に連携する提案力
・SQL（特にBQ）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
・画像データ加工経験

アパレル会社におけるSNSデータに基づくチャンス開発の仕組み作り
VOC/VOS/VOMデータを用いた新商品開発ロジックの構築およびPDCA基盤の構築

・解析結果を業務部門に連携する提案力
・SQL（特にBQ）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
・画像データ加工経験

大手アパレルメーカーのDX本部　システム部へアサインいただきます。
社内のデータ民主化のため、データ環境の構築、整備が目的です。
DWH構築、データ収集→加工をお願いします。
ゆくゆくは、各部署の業務課題を横断的に対応いただきます。

【業務スコープ】
・データ加工、バッチ作成、修正（python）
・基幹システム、GA、KARTE等の部門担当者へデータヒアリング
・テーブル作成
・レポート設計
・パイプライン障害対応

【環境】
・サーバ/AWS EC2
・ストレージ/S3
・DWH/Amazon Redshift Spectrum
・BI/Tableau
・Python（pandas）
・SQL
・Github
・Slack,backlog

・データエンジニアリング経験
・Python（pandas）経験
・AWS環境経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

アパレル企業向けの在庫管理系データ分析調査。
エクセルやPythonもしくはBIツール（DataPortal）でデータ可視化も行う。
クライアントとアウトプット要件を打ち合わせて決めていき、レポート提出をしていく。

・SQL（現場環境はMySQL）
・Python（nampyやpandas程度でも可）
・クラウド環境上での業務経験

大手卸小売業のデータエンジニアとして下記業を担当いただきます。
・AWS等のクラウドサービスを活用したデータ分析
・Redshiftでのデータ分析基盤構築
・各種KPI設計およびTableauなどのBIツールでのダッシュボード作成

・データ分析プロジェクトの経験
・データ分析基盤設計、構築、分析経験
・Redshift経験
・python経験
・BIツール経験

[概要]
社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・課題整理、要件定義、設計
・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析）
・機械学習モデルの構築（場合によって）
・ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティスト及び、データアナリストの経験3年以上
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力