アナリストの案件一覧

■募集背景
ヘルスケア領域の課題解決に取り組む初期フェーズの事業主体です。
データと先進技術を活用した研究開発を推進しており、データ分析・予測モデル構築の実務を担当いただく専門人材を募集します。
参画後は業務を通じて、適性に応じてモデル開発 / データベース活用 / 運用基盤構築 など専門領域へステップアップいただきます。
■業務内容

• データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
• 探索的データ分析・可視化・仮説検証
• 予測モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
• 特徴量設計、評価指標の設計、異常検知
• 分析結果のドキュメント化・組織内共有（再現可能な形で）

– PythonまたはRでのデータ分析経験（各種ライブラリ等）
– 機械学習の実務経験または同等スキル（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
– 実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

ライブ配信事業における、大規模言語モデル（LLM）や自律型AI（Agent）を活用したデータ分析業務の内製化・効率化プロジェクトです。
・自然言語からのデータ分析（Text-to-SQL / RAG）を用いた分析Agentの開発
・属人化していた分析業務の自動化および効率化の推進
・誤った数値を返さないためのAgentの精度・信頼性の担保

– Text-to-SQLやRAG型のAgentを自力で実装した経験
– 実務レベルのSQLスキル（複雑な結合や集計処理など）
– データ構造を読み解き、Agent向けのコンテキスト設計ができる能力
– LLMの特性（ハルシネーション等）の理解と精度担保の対策力
– 開発支援Agent（AIエディタ等）を日常業務で使用していること

• 高度な立体データ解析システムの技術開発を担当するポジション
• 独自アルゴリズムの構築に最上流工程から携わる

【作業内容】

• 独自の対象物・形状認識アルゴリズムのスクラッチ開発
• 設計データや空間データとのシステム連携
• 高度なベクトル・幾何学解析処理の実装
• 処理の高速化および精度向上に向けた改善
• アジャイル手法によるプロトタイプ開発
  など

【ツール/環境】
言語：Python, C/C++

– 3次元空間における形状検出や物体認識・検知に関する実務経験
– 高度な数学的知見を実務に適用・応用できる能力
– Pythonを用いた品質の高いソースコードの実装スキル

自社プロダクトを展開する製造メーカーにて、一般ユーザーや法人向けに提供している健康管理用ウェアラブル端末、およびスマートデバイスを活用した新規機能開発プロジェクトに携わっていただきます。

◆主な業務内容

• 各種端末やスマートデバイスから収集される身体・活動データの分析および状態評価の実施
• 時系列データやセンサーデータを対象としたAI解析、および判別アルゴリズムの精度向上
• プロジェクトチームの一員として、データ解析に付随する各種突発業務への柔軟な対応
• 不定期に発生する地方イベントへの出張対応、および現場での運営・測定サポート

– Pythonを用いたデータ分析および機械学習モデルの開発経験（データ前処理、特徴量設計、モデル構築）
– 主要な機械学習アルゴリズム（勾配ブースティング、決定木、回帰分析等）を用いた予測モデルの開発経験
– モデル評価指標（各種精度・識別指標等）に関する深い知識と理解
– パブリッククラウド環境（AWS）における分析・開発の実務経験
– 健康・ヘルスケア関連データ、または公的機関・自治体統計データの分析経験
– 機械学習モデルの説明可能性に関する分析（特徴量重要度の可視化等）の実務経験

大手金融機関にて、会員のトランザクションデータを活用した自動与信審査モデルの高度化、および優良顧客の「解約・離脱予測モデル」の開発を担当していただきます。既存モデルの精度向上や新規アルゴリズムの導入をリードするポジションです。

• 決済・信用データからのSQL/Pythonを用いた前処理、データマート構築
• 不均衡データに対応した、分類・生存時間分析等の機械学習モデルの構築・チューニング
• XAI（説明可能なAI）技術を用いた予測根拠の可視化と妥当性の検証
• 既存の統計モデルから機械学習モデルへの移行に伴う、バックテストおよび精度比較検証
• リスク管理部門など金融ドメインの有識者との要件定義および仕様策定

– Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験（分類問題、アンサンブル学習、深層学習等）
– SQLを用いた大規模データのクレンジング、データマート構築、チューニング経験
– 金融機関におけるデータ分析、またはリスク管理、与信モデル開発の実務経験
– 高セキュリティ環境や週3日のオンサイト勤務に柔軟に対応できる方

大手小売チェーンのEC・実店舗データを活用し、商品の「需要予測」および「動的価格設定」の機械学習モデルを構築・改善するプロジェクトです。アルゴリズムの選定から実装、ビジネス層への効果説明までを主導していただきます。

• 大規模な購買履歴や販促データのデータ前処理および特徴量エンジニアリング
• 機械学習アルゴリズムを用いた需要予測モデルの設計、実装、評価
• 予測結果に基づく最適な値引き率や価格設定ロジックのモデリングとシミュレーション
• 本番環境へのモデル組み込みを見据えたパイプラインの設計支援
• 事業サイド向けの報告資料作成およびプレゼンテーション

– Pythonを用いた機械学習モデル（回帰、時系列予測等）の設計・開発・運用経験（3年以上）
– SQLを用いた大規模データの抽出・加工スキル
– 需要予測、価格最適化、レコメンデーションなど、小売・EC領域での実務経験
– 数理モデルのロジックや分析結果を、非エンジニアへ分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力

製造業クライアントにて、営業活動の効率化を目指したダッシュボードの構築と、それに伴うデータ分析業務を担当していただきます。現場の課題感から必要な数値を抽出し、要因分析やクロス集計を行いながらダッシュボードへ落とし込んでいくポジションです。

• BIツールを用いた営業KPI（売上推移、進捗率、顧客分析等）のダッシュボード設計・構築
• DWHからのSQLを用いたデータ抽出、加工、およびデータマートの作成
• 売上動向や要因を探る簡易的なデータ分析（クロス集計、トレンド分析など）
• 事業部門へのヒアリングを通じた、可視化要件の整理および改善提案

– TableauまたはPower BIを用いたダッシュボード構築・運用経験（2年以上）
– SQLを用いたデータ抽出、加工、データマートの構築経験
– データから課題やトレンドを読み解く、簡易的なデータ分析の実務経験
– リモート環境下で自走し、円滑にコミュニケーションが取れる能力