データサイエンティストの案件一覧

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

=短期的=

• ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
• A/Bテストによる施策の効果検証
• 統計的因果推論による施策の効果検証
• 自由記述データの自然言語処理
• 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
  =長期的=
• 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
• コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
• 検索エンジンのアルゴリズム改良
• コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

◆データサイエンス
– 統計検定2級レベルの知識
– 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
– マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ ビジネス
– 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
– ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
– 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆ エンジニアリング
– SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
– Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
– Git・GitHubの利用経験

（１）クライアント課題の解決
・ビジネス課題に対して、どのデータをどのように分析すれば解決できるかを設計
・SQL/R/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析
・分析レポートの作成と分析結果の報告

（２）自動化・仕組み化による業務支援
・データベースの整備
・定期納品物の自動化
・依頼されるデータの加工・抽出

（３）その他
徐々に、社内の新規事業プロジェクト、プロダクトづくりなどにも、ジョインしていっていただきたいと考えています。

・セールスやCSチームと連携した、クライアント対応の経験がある方
・SQL/R/Pythonなどを用いたデータ分析の実務経験がある方
・データ分析プロジェクトをリードした経験（クライアントの課題抽出・施策・アウトプット）があること
・データ分析の実務の経験が豊富であること（分析、プレゼン資料の作成、分析結果の報告）

・データマーケティングの基礎知識があり、データ技術者と連携しながら、データ分析の方針策定。
・広告運用・制作施策などにビジネス施策に於ける分析支援。(テレビ視聴データ・アンケートデータ)

主な作業
・仮説の設定とそれに基づいたデータ分析の方針や数値検証を行う
・データ技術者に対する集計指示、集計内容の調整
・集計された結果を受けてレポートを作成
・メンバーへの指示出し(Query確認)

・レポート作成
・SQL経験
・数値検証(Query確認)
・数百万のレコード経験

[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

[ポジション]：AIエンジニア

【案件概要・募集背景】

・外資系保険会社で、DXの取り組みとして、AIを活用したデータ分析を行うユースケースを複数実施している

・今回は、ユースケースのデータ分析を実施するデータサイエンティストに3月末に欠員が発生することにより、人員が必要となった

【業務内容】

①Pythonを用いてビッグデータを集計する
②AIモデルを構築する
③上記の結果をエクセルにまとめる
・期間：6月～
・リモートワーク、PC貸与、稼働は100%
・スキルセット

　①Pythonが読める、書ける
　②Pythonを使ったデータ分析業務歴が半年以上

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

音楽関連のマーケティング分析-基本的にはエンドからの要望にアドホック分析対応。
-分析が中心となるため、機械学習自体の知識はあった方が良いですが必須ではない
・かなり大きなデータを分析するため、田町で週に2-3日程度(音楽配信ログや人流データなど)
・一部データについては、リモートでの分析対応。

・データ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・ある程度大きなデータを扱うことができる（数千万-数億レコードレベル

・位置情報データの分析
・アルゴリズムの作成
・アルゴリズムを用いた推定日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、
これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。
GPSなど位置情報ビックデータに、独自のアルゴリズムを加えることで、
特定の場所×人の興味関心×行動をそれぞれ把握することが可能になります。

・データサイエンティストとしての実務経験
・【python】【SQL】でのプログラミング実務経験
・統計学、機械学習の実務経験若しくは学習経験（大学、大学院等で）

・データの分析と可視化（グラフ化）
・分析可視化に伴うデータ前処理
・データのマスタファイル・対応表の作成・分析結果等の資料化

・分析可視化に伴うデータ前処理（結合加工処理など）
　Pythonに習熟しておりデータ分析用のライブラリ（pandasなど）が扱えること
・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）