データアナリストの案件一覧

小売店舗経営を支援するダッシュボードに関わるデータ抽出・分析をお任せします。

＜クライアントが提供しているサービスとは＞

現状の店舗経営は他業界に比べ経営者のKKD（勘、経験、度胸）に依存した経営体制が多く、経営者による意思決定の質のばらつき、現場に適切な説明責任を果たすことができない、分析にコストがかかるなどの課題が存在しています。

提供しているサービスは、店舗経営のオーナーや現場に対して、必要な項目を可視化することで、経営の日々の業務改善の意思決定をサポートするサービスとなります。
■募集背景

2020年にクライアント向けサービスの正式版をローンチしてから利用店舗数が順調に増加しています。

利用者数増大に伴いプロダクト運営のKPI・メトリクスのモニタリング体制の強化、プランナーが意思決定するためのデータ分析業務をお願いします。
■具体的な業務

・SQLやPythonを利用したデータ抽出

・データに基づいたKPI設計サポート・分析

・ユーザー行動分析

・US/CS部門に展開するプロダクトKPIダッシュボードの構築

・エンジニアと協業したデータ基盤のモニタリング

・ヘルスケアデータ等を活用したデータ分析作業や機械学習プログラム作成

・特定の案件や作業を長期間実施するのではなく、2～3ヶ月単位の案件を複数実施して頂くことを想定（並行実施あり）

・お客様リーダのもとで、チームで作業ができる体制が望ましい

様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用

・本募集は推薦チームにアサインを想定。
【業務スコープ】

「機械学習モデルの開発およびシステム実装」

- ※以下、DWHのDBログを想定

- 案件の要件定義をPMと行う

- 前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation

- 機械学習モデルの構築（推薦、CFML、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）

- モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用）

- BIツール(Looker)上で、案件のKPIとモデル精度の監視

■概要

データマーケティングの基礎知識があり、他部署担当者(営業)やデータ技術者(グループ会社)と連携しながら、課題整理、データ分析の方針策定。

企業の本質的な課題を特定し、戦略理解から最適な戦術の策定まで実施して頂くことになります。

広告運用・制作施策などのレポーティングが多いです。
■業務内容

・クライアント内の営業部署と連携を取り、課題や要望のヒアリング

　┗仮説の設定とそれに基づいたデータ分析の方針・ストーリー設定

・データ技術者に対する集計指示、集計内容の調整

　┗グループ会社に対して

・集計された結果を受けてレポートを作成(Googleスプレッドシート)

・全体的なPRJリーディングもお願いしたい
■主な作業

①クライアント内の営業部署から集計依頼

②内容・アウトプットを確認し、営業担当と擦り合わせを行う(フォーマット有)

③グループ会社(分析会社)に分析依頼

④③の完了と共に自身で確認する(状況によりコードレビューも有_SQL)

⑤チーム内で確認する⑥営業部署へアウトプット

※営業が保有するエンドクライアントによっては、様々な手法を使われている

環境：PC貸与あり　

クラウド：AWS
※コミュニケーションツールはTeams、slack

※当社より支援実績の有るクライアントになります。

機械学習モデルの作成および評価
OS： Windows、Linux

開発言語： Python

フレームワーク等： Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、Mecab、BERT 等

・Scikit-learn を用いたデータの分析経験がある。

・衛星画像やそのほか情報ソースから森林の材積量や二酸化炭素固定量の推定を行う弊社プロダクト、および現在開発中のプロダクトのアルゴリズムの研究開発

・統計的な観点からプロジェクトごとの実地調査の設計

・実地調査や用いるアロメトリー式等を踏まえた推定結果の不確実性評価

・上記に関するWebアプリケーションの設計・開発

・月1回程度都内のレンタルスペースでMTGあり（地方在住の方は任意で参加可）

需要予測をもちいた生産・輸送・在庫の最適化のための実証実験とシステム開発

Python, Djangoを用いたアプリ開発経験、もしくは分析経験3年以上

・複数システムのデータ統合にともなうデータ移行設計、ツール（Excel）製造・試験

・データ解析作業

分析業務全般を担当していただきます。

エンドクライアントが保有するデータの理解や分析結果のレポーティング等も業務に含まれます。

[概要]

・分析設計

・データ前処理および後処理

・数理統計や機械学習を用いた分析業務

・Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装

・メンバーの分析レビュー

・報告書作成/プレゼン

・付随するクライアント対応全般

～案件一例～

・ディープラーニング等を用いた車載カメラ動画から車両識別・構造物識別（自動車）

・重回帰、ランダムフォレスト等を用いた製造工程における最適加工条件の算出（機械・素材）

・隠れマルコフモデル、時系列等を用いた旅行者の行動パターン分析・可視化（情報・通信）

・アソシエーション、重回帰分析等を用いたカタログ送付量の削減と売上の維持（小売・流通）

大手メーカーのデータサイエンティストとして、データ分析業務の専門性を発揮しながら、事業課題を特定しデータ分析案件を推進いただきます。

ビジネスアナリティクスからモデル作成/精度検証、MLOpsまで幅広く関与しながら、データ分析結果による顧客/市場への影響を直に体感する経験を得ることができます。

データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込みグループ内へのデータサイエンス教育
［一例］

・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供

・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析

・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証

・離脱者＆再購入者の分析

・情緒的価値観の指標化