- 〜¥800,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 東京都
- 金融
| 案件内容 |
・顧客データを分析、機械学習し、保険商品ごとに顧客へのおすすめ度を計算するためのバッチ処理を開発及び保守。 ・機械学習済みモデルとSQLを分析専門の別チームから受け取り、本番化のためにバッチ処理に組み込み問題がないか試験を行う。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL
・保守開発の案件に携わった経験
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過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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単価や稼働日数などの条件面についてもお気軽にご相談ください。
該当件数:237件
| 案件内容 |
・顧客データを分析、機械学習し、保険商品ごとに顧客へのおすすめ度を計算するためのバッチ処理を開発及び保守。 ・機械学習済みモデルとSQLを分析専門の別チームから受け取り、本番化のためにバッチ処理に組み込み問題がないか試験を行う。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL
・保守開発の案件に携わった経験
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| 案件内容 |
・データクレンジング ・分析マート作成 ・正規化対応 ・顧客折衝 ・アドホック分析業務 ・分析レポート資料 ・設計書作成 ・クライアント様より15名参画している現場になります。 ・面談はクライアント様チームリーダーが行います。 ・現場拡大の為SASのスキルをお持ちの方を募集しております。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SASを用いた分析業務1年以上
・SAS EG or BASE SASの使用経験
(SAS EGのみでも可)
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| 案件内容 |
転送元のシステムから、新システムへデータ転送、データ格納、フォーマット変更やデータ加工処理を行う。使用ツール(HULFT、DataSpider、FTP、Vertica、OracleDB 等) |
|---|---|
| 必須スキル | SQLの設計可能な方 |
| 案件内容 |
ERPからのデータをSQLサーバーにてパフォーマンスチューニングしていただきます。データクレンジング、データベース改善BIロジック改善などを実施していく方向。チーム体制は4名~5名ほどのイメージ |
|---|---|
| 必須スキル | SQLから大規模データ抽出経験
BIツールの知見
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| 案件内容 |
■概要車両走行データのデータ集計・加工/BIツールへの連携や、既存環境についてはSnowflake DWHでデータ集計を行い、BIツール(Tableau)に集計結果を連携。ヨーロッパリージョンとの分析に向けたアーキテクチャーの方針と分担を策定する想定で、策定した方針に基づき、ヨーロッパリージョンの車両走行データの分析・可視化を行うため連携先とIFの調整、データ設計を行う。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・ビジネスレベル英語
・関連部署と調整経験
・データ連携周りのIF整理、調整業務経験
・Tableauの開発経験
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| 案件内容 |
Google Analitycsからの情報に基づいて顧客の購買行動を促す業務およびマーケティング分析・Pythonスクリプトでデータの投入・AWS環境での開発・ビッグデータの分析(4千万件数PV)・ビジネス英語でアメリカの技術者と打合せ |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQLのselectを利用したデータ取得経験
・Redshift/Bigquery等のDWHを扱った経験
・顧客データ集計や分析経験
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| 案件内容 |
・日次、月次バッチで実行されるSASプログラムのエラー対応・定型レポートの作成サポート・AWS移行サポート(SASからPythonへの書き換え) |
|---|---|
| 必須スキル | ・SASの知見
・SQLによるデータ加工経験
・Pythonによるデータ加工経験
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| 案件内容 |
データサイエンス技術に関するマーケティングコンテンツ作成 |
|---|---|
| 必須スキル | 統計に関する一般的な知識
統計検定2級程度以上の統計知識
機械学習に関する一般的な知識
機械学習に関する一般的な用語に対して理解している(ex. アノテーション、交差検証、ブースティング…)
MS Office製品各種
日本語によるコミュニケーション・ドキュメンテーション能力
ビジネス用語を用いた論理的な文章執筆
マーケティングに対するモチベーション
データサイエンスの先端技術に対するモチベーション
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| 案件内容 |
・チケットに沿った機能の実装 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python、 NodeJSなどを使用したWebアプリ設計 |
| 案件内容 |
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。 【業務スコープ】 【環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データエンジニアリング経験 |
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