データサイエンティストの求人・案件一覧

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該当件数:107

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案件内容
■業務概要:
アプリ回遊データやユーザー属性分析、
購買傾向等の分析を通じたUI/UX改善を行っていただきます。
<想定アウトプット>
①アプリ内のレコメンド機能実装
→行動データから個々のユーザーの傾向を分析し、購買行動に繋げるために
ユーザーごとに最適化されたおススメ機能を検討していただきます。
②アプリの検索エンジン精度向上
→ユーザーが専門家の検索を行う際のキーワード検索の精度向上を図って
いただきます。
③著名人スコアリングの改善
→アプリ内で時間の売り出しができる著名人は当社から
スカウトされた方のみとなります。スカウト対象とする方のリスト化にあたっての基準設定(スコアリング)の改善を検討していただきます。
必須スキル

・PythonかRでのプログラミング経験 (モデル構築)
・自然言語処理経験

尚可スキル

・BtoCサービス業界、データ分析・活用支援企業でのご経験
・BtoCサービス等におけるデータ分析及びUI/UX改善の経験

案件内容 ・データ加工 ・基礎分析 ・ユーザークラスタリング ・ロイヤルユーザー要因分析 ・CTR予測モデルの作成 ・クリック予測モデルの作成 ・施策提案 ・実環境(GCP)の導入
必須スキル

1.分析・モデリング経験
2.アドテク
3.基盤(GCP中心に)

案件内容
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
必須スキル

・クライアントに一緒に能動的に動ける方。
・データベースの知識
・SQLの経験
・上流経験者

尚可スキル

Data RobotやdotDataの活用

案件内容
 AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。
必須スキル

・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号(または同等の実務経験)
・Python(Python 3)および/またはデータサイエンス
 (ビッグデータ、ディープラーニング)でのソフトウェア開発の3〜5年の経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験

尚可スキル

・外国人の方が多いチームですので英語でのコミュニケーションが取れる方
・ビジネスレベルの英語によるコミュニケーション
・TensorFlowを使用したデータモデリングソリューションの経験
・Amazon SageMakerのご経験
・Python3マルチプロセッシング(Ray、マルチプロセッシングなど)のご経験
・AWS、GCP、Docker、Kubernetesなどのご経験
・オブジェクト指向での開発のご経験
・オープンソースソフトウェアの理解(Apache、Redis、Prometheus、Elasticsearchなど)

案件内容 機械学習PJの技術顧問 開発プロダクトや受託案件に関する技術的な質問を
週1,2時間程度オンラインで相談させていただくポストとなります。
必須スキル

・機械学習を活用したプロダクトのアーキテクチャ設計経験
・画像解析のコンペでの受賞経験(Kaggle Expert以上が望ましい)

尚可スキル

・自然言語処理の知見、経験
・プロダクトの運用経験

案件内容
■内容:
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。
ex,
・貸しオフィスのユーザー利用履歴
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴
・イベント(催し物)活動データ 等
分析テーマは(基本的に)決められており、
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか
など求められます。
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど
幅広く理解している方を求めています。
必須スキル

・Pythonを使った分析経験
・Treasure Data
・GCP

尚可スキル

・小売/流通などにおける業務経験
・POSデータの分析経験
・SPSS
・ETL経験
・BigQuery

案件内容
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

尚可スキル

・Redmine, Planner等のタスク管理ツール利用経験
・R
・ベイズ回帰の利用経験
・AWSの利用経験
・Docker, kubernetes開発経験

案件内容
【業務内容】
製造企業の部品製造における不良品判別モデルのPoC。
どのようなデータが必要か、どう集めるかプロジェクト担当者と
ともに実現の可能性や要件定義をともにし、PoCを自ら行っていただきます。
その他、別途以下のような構想もあり、打合せの中で実現の可能性が
高いものからPoCを行う可能性はあります。
(すべて自動化やシステム化しなくても作業効率が上がるところを一部AI化検討したりなど)
・CADデータから見積書自動生成
・部品生成の手順書作成の自動化
 など
必須スキル

※すべてを満たしている必要はありません
・画像系データの分析経験。もしくは、不良品判別に関する経験。
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)
・プロジェクトマネジメントor推進経験。
・データ分析結果から施策提案をした経験。
・製造業向けシステム開発経験。

案件内容
・業務内容
 - 統計分析を用いた実施施策検討
 - 分析設計
 - 分析アドバイス
 - 機械学習モデル構築
 ※1つの内容に限定ではなく、顧客のリクエストに対して幅広くご対応いただきます
必須スキル

・小売業界でのデータ分析経験
・統計分析を行い、その結果を解釈した経験
・RもしくはPythonで機械学習モデルを構築した経験
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)

尚可スキル

・データ分析の上流経験
・データ分析結果から施策提案をした経験

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)

尚可スキル

・レセプト・医薬などヘルスケア分野のデータ分析・モデル開発経験
・顧客とのコミュニケーション能力、追加要望等への問題解決力

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