データ集計・分析補佐の案件一覧

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該当件数:236件

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案件内容

■業務内容
AI分野の研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。
1.データ解析・研究開発
•大規模データの前処理・品質評価
•探索的データ分析・可視化・仮説検証
•特徴量設計・データ表現の設計
•学習用データセットおよび評価用データセットの整備
2.機械学習 / 深層学習モデル開発
•機械学習モデルの設計・実装・評価
•ベースライン構築およびモデル改善
•表現学習 / 自己教師あり学習 / 基盤モデル開発
•GPU環境を用いたモデル学習・実験運用
•モデル性能評価、誤差分析、改善提案
3.大規模学習・開発基盤
•分散学習ジョブの設計・運用・最適化
•学習パイプライン / 開発基盤 / 実験管理基盤の構築
•大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備
•運用自動化 / 機械学習システム観点での改善
4.研究プロセス・チーム連携
•評価指標設計・ベンチマーク設計
•実験の再現性担保、ログ管理、ドキュメント化
•分析結果のドキュメント化・社内共有
•研究者・データサイエンティスト・エンジニアとの協働

必須スキル

– 以下1, 2のいずれかの領域において、「実装・最適化」の経験を有すること。
– 1.アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– •各種モデルを用いた大規模モデルの設計・実装経験。
– •基盤モデルに基づき、大規模データ学習に必要な計算リソースを定量的で見積もる能力
– •一定規模のモデルにおける事前学習のハイパーパラメータ・チューニングおよび学習安定化の経験
– 2.大規模分散学習のエンジニアリング
– •各種ライブラリを、モデルの規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– •マルチノード環境におけるGPU間の通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– •各種並列化技術の実装を通じた、単一GPUメモリに収まらないコンテキストの学習最適化

案件内容

ライブ配信事業における、大規模言語モデル(LLM)や自律型AI(Agent)を活用したデータ分析業務の内製化・効率化プロジェクトです。
・自然言語からのデータ分析(Text-to-SQL / RAG)を用いた分析Agentの開発
・属人化していた分析業務の自動化および効率化の推進
・誤った数値を返さないためのAgentの精度・信頼性の担保

必須スキル

– Text-to-SQLやRAG型のAgentを自力で実装した経験
– 実務レベルのSQLスキル(複雑な結合や集計処理など)
– データ構造を読み解き、Agent向けのコンテキスト設計ができる能力
– LLMの特性(ハルシネーション等)の理解と精度担保の対策力
– 開発支援Agent(AIエディタ等)を日常業務で使用していること

案件内容

製造業クライアントにて、営業活動の効率化を目指したダッシュボードの構築と、それに伴うデータ分析業務を担当していただきます。現場の課題感から必要な数値を抽出し、要因分析やクロス集計を行いながらダッシュボードへ落とし込んでいくポジションです。

  • BIツールを用いた営業KPI(売上推移、進捗率、顧客分析等)のダッシュボード設計・構築
  • DWHからのSQLを用いたデータ抽出、加工、およびデータマートの作成
  • 売上動向や要因を探る簡易的なデータ分析(クロス集計、トレンド分析など)
  • 事業部門へのヒアリングを通じた、可視化要件の整理および改善提案
必須スキル

– TableauまたはPower BIを用いたダッシュボード構築・運用経験(2年以上)
– SQLを用いたデータ抽出、加工、データマートの構築経験
– データから課題やトレンドを読み解く、簡易的なデータ分析の実務経験
– リモート環境下で自走し、円滑にコミュニケーションが取れる能力

案件内容
  • 取引の安全性を守るための不正検知・分析プロジェクトにおいて、データの加工から分析、運用までを幅広く支援します。
  • 既存の分析プログラムをベースとした運用対応に加え、顧客の要望に応じたデータのカスタマイズやエンジニアリング対応を行います。
  • チーム運営の補助として、プロジェクト管理業務の支援も担当するポジションです。

◆主な業務内容

  • データ分析・運用: SAS Enterprise Guideを用いた取引データの抽出・加工および不正検知分析の実行
  • 要件整理: 顧客ニーズのヒアリングと、それを実現するための分析定義・仕様への落とし込み
  • プロジェクト支援: チームリーダーの配下にて、進捗管理や運営事務等のマネジメント補助
必須スキル

– SAS Enterprise Guideでのデータ加工/分析経験
– 既存プログラム前提の分析/運用経験
– SQLによるデータ抽出/集計経験
– 顧客要件整理力

案件内容

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表(Figure)作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理(欠損値処理、正規化)、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

必須スキル

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

案件内容

Web接客ツール(KARTE)を導入しているお客様先にてWebサイトの運用やアプリのデータ分析業務を支援していただきます。

主な対応業務は以下の通りです。
・データ分析・集計・効果検証
・資料制作
・KARTEを使用した業務

必須スキル
・KARTEを使用した業務経験
・SQLの読み書きが可能な方
・データ取得後、集計・分析が可能な方
・オフィスツールの基本操作(資料作成を行うため)
・MAツール導入経験またはMAツールの知見
案件内容

某カード会社において、現在データ分析・機械学習基盤を運用していますが、これを新製品を組み込んだ次世代環境へ全面移行する大規模プロジェクトを実施します。

現行基盤上で稼働している複数の機械学習案件を新環境へ段階的に移行させる必要があります。
移行支援チーム、基盤チーム、改革標準化チームの3つの専門チームで構成されております。
このタイミングで同社の分析活動における体制上・プロセス上の課題を抜本的に解消することも目指しています。

各チームにはコンサル事業部からチームリーダーをアサインしておりますが、上記3チームを統括するプロジェクトリーダーが不足しております。
データサイエンティストを含む複合的な案件であり、単純な基盤移行ではなく、機械学習・分析業務全体の変革を伴う戦略的プロジェクトとして位置付けられています。
データ分析に精通している必要はございませんが、一定の知見をお持ちの方をご提案いただけますと幸いです。

必須スキル
リーダー経験
データ分析・機械学習に関する知見: データサイエンティストと議論できる程度の基礎知識
プロジェクトマネジメント経験: データ分析・機械学習関連のプロジェクトにおいて、チームを統括した経験
プロジェクト計画・管理能力: プロジェクトのスコープ定義、WBS作成、進捗管理、リソース管理、リスク管理の経験
コミュニケーション能力: 複数チーム(基盤、移行、標準化)を横断し、クライアントや社内メンバーと円滑に連携できる能力
課題解決能力: 体制やプロセスといった組織的な課題を抽出し、解決策を提案・実行した経験
案件内容

データ分析、最適化の支援、コードからのドキュメント化

必須スキル
・C++における実装経験
・データ分析の経験
・コードからのドキュメント化の経験
案件内容

・ データ抽出/集計の業務、データマート構築のQuery構築業務、BIツール(Looker)の可視化環境構築業務をご担当いただきます。
・ ビジネス側(主にマーケ)からの依頼(こんなデータを抽出してほしい、こんなレポートを作ってほしい、こんな分析をしてほしいなど)の対応になります。
・ データを通してあらゆる面で事業貢献していきます。

【主な開発環境・ツール】
・ 開発言語:SQL
・ インフラ:GCP(BigQuery 等)
・ ツール:JIRA、Confluence、GitHub、Slack
・ BIツール:Looker
・ PC:Windows or Mac(どちらか選択)

必須スキル
・ SQLを用いた開発のご経験3年以上
・ BigQueryを利用した分析の実務のご経験3年以上
・ ビジネスサイドとの折衝のご経験
案件内容

大手証券会社様の社内にある金融工学を研究する部門へ常駐いただきます。
主に数値を使って分析するリサーチャーという職種の方々を、エンジニア観点でサポートする業務です。
また、顧客先での環境がLinux環境であるため、その経験が必要となります。

◆主な業務内容
・データベースの管理・メンテナンス
・財務データやマーケティングデータの投入・加工
・統計処理や自動配信システムの構築
・リサーチャーのプログラミングサポート
・ウェブサービス開発のサポート

必須スキル
・顧客折衝のご経験(コミュニケーション能力が求められる現場です。)
・Pythonを用いたアプリ開発経験
・SQL、RDBの使用経験
・Linuxのご経験

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