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該当件数：151件
| 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) |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 案件内容 |
案件概要：
現在ベースとなるトレンド予測モデル（3カ月程度先の需要予測）が
構築されているが、業務に適用していく上でモデル精度の向上や
予測単位の変更などの改善を実施。
最初はデータ加工を中心に行っていただきます。 |
|---|---|
| 必須スキル | Python、SQL、大量のデータ加工の経験 |
| 案件内容 |
【役割】
プロダクト横断
【PRJ概要】
・リリース済み/広告予算配分シュミレーションツールのアルゴリズム改善・精度向上
・広告テキスト自動生成/キーワード抽出
・AIによるバナーへの自動タグ付け→タグごとの効果予測。
・R&Dフェーズ |
|---|---|
| 必須スキル | ・統計的モデルなどを用いたデータ分析の経験 |
| 案件内容 |
①不動産に関わる物件（数千万単位）と顧客（数百万単位）のデータを統合管理できるデータモデルの設計 |
|---|---|
| 必須スキル | ・新規のデータベースの論理設計、構築経験 |
| 案件内容 |
残価保証保険・家電延長保証保険等の保険料やリスク量算出ロジックの開発
財務データ等を活用した予測モデル開発、等
【作業内容】
ニューリスク（従来保険化されていないリスク）に対する新規損害保険商品の開発や既存商品の更なる成長促進のための施策の立案、
新ビジネスモデルの企画立案等にデータ分析の側面からビジネス成長に寄与していきます
|
|---|---|
| 必須スキル | データ整備および予測モデルや機械学習モデル構築の実務経験 |
| 案件内容 |
【業務内容】
内視鏡診断支援ソフトウェアに内蔵される画像認識モデル（AIモデル）の開発
画像認識モデルの性能評価
教師データ作成ツールの開発及びデータセットの整備
【研究開発部門】 リードAIエンジニア
【担当】
リードAIエンジニア
【開発環境】
言語 : Python/C＋＋など
フレームワーク : TensorFlow/YOLOv3/Caffe2など
コミュニケーションツール : Slack/Trelloなど
計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー
その他ツール: Docker, Kubernetesなど
※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です |
|---|---|
| 必須スキル | 画像認識技術に興味があること |
| 案件内容 |
概要
国内メディアのデータを収集したDMPをを活用して、様々な貢献価値につながるアルゴリズムの開発の実施を行う
業務目的
施策で使われるモデルやアルゴリズムを実装し、運用すること。
部門内のインフラエンジニア・アプリケーションエンジニアと協働して、本番システムを開発・運用すること。
プロジェクト例
● 横断データを活用した、カスタマーのライフイベントタイミング予測
● カスタマー属性の予測(年収、職業など)
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|---|---|
| 必須スキル | ● 基本的な数学（解析学・線形代数学・確率論）の理解 |
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