川添担当の案件一覧

対応内容：弊社業務システムのプログラム改修詳細設計、プログラム修正、単体テストが作業内容となります。

C#の開発経験、DBの知識があれば尚良い。

・データ連携案件管理：データ供給元からデータ利用者のために日程調整や管理業務・基盤構築：事業要請に応じたデータレイク,データウェハウス,マートの実装,テスト・基盤移行

■営業担当からのコメント■Pythonでゴリゴリコードを書くというよりも、基盤移行やマート管理等、管理系の業務が主となります。

デジタル病理診断支援ソリューションの開発・運用全般に携わっていただきます。開発においては、ユーザー目線での使いやすさや、より良いUXの実現を常に意識しながら、プロダクトオーナーやデザイナー、マーケティングなど他のメンバーとの協業を通じて、エンジニアリングの立場からプロダクトの品質向上に取り組んでいただきます。
【具体的な業務】・API/ウェブアプリケーションの設計及び開発・プロダクトのアーキテクチャ設計・ウェブのインフラ開発(APIサーバー・アイデンティティ・ペイメント・アクセスコントロールなど)

自社サービスの機能改善のためにむけた開発業務支援アジャイル且つペアプログラミングにて実施。

■背景■
食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。

■課題一例■
・商品IDが分析観点で作られていない
・年末やGW等に特殊な動きがある
⇒変動が多い時期に予測しきれていない
等

■やること■
前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

・SQL
※SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BYが可能なレベル(window関数までは不要)
※分析に必要なデータ抽出SQLの元はクライアントメンバーが作成するため、深いDWHの理解や高度なSQLは必要とされない。
※必要に応じて自分でデータ集約を行うぐらいは必要

・Python
※3年以上のコーディング経験
※基本的にはJupyter Notebook上でのモデル開発になります

・特徴量エンジニアリング
※ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、ラグ特徴量、集約特徴量、エンコーディング等を行いながらモデルを構築した経験。こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです

■背景■
現在クライアント様の方で顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援する自社プロダクトを開発しており、プロダクトの価値を高めていくために統計学に強みをもつデータサイエンティストを募集しています。

■業務内容■
広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する
社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する
また、自社プロダクトに限らずクライアントが開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う

■現在取り組んでいる研究開発プロジェクト一例■
・繰越効果や飽和効果などを考慮した非線形な広告効果の推定
・状態空間モデルによる動的に変化する広告効果の推定
・非線形数理最適化による広告予算配分の最適化
・統計的因果推論に基づく、より妥当な広告効果推定手法の探究

・大学院修士課程を修了し、線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解があること
・統計学や機械学習を用いた研究開発の経験（学生時代の経験可）
・Julia、Python、R などを使用したプログラミングの経験および、Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・プロダクト開発への興味関心

■船舶に組み込まれたセンサー情報の構造化、基礎分析
■実際の大型船舶の運用実務に即した統計モデルの構築
■構築した統計モデルの実証及び精度検証、それに基づく改良
■実用化を担う実装部門との連携
■顧客との折衝においての技術的助言など

■Pythonライブラリを用いた機械学習、または深層学習の実務経験（3年以上目安）
■統計検定2級以上の統計的知識

概要・業務内容
業務内容
広告配信プラットフォームの配信効果向上をゴールとした、データアナリストとして広告運用者をサポートするのが主な業務です。ミッションは、配信結果の可視化・広告効果の分析・運用/広告主/媒体向けのレポート作成をメインとし、上記作業の担当者ないし、広告運用者のサポートをお願いします。

配信結果の可視化
広告配信プラットフォームに関わる誰でも（最も利用するのは広告運用者）、配信結果をモニタリングができるように可視化（Tableau, Excel）する
対象システムからPOSデータとAIカメラデータの抽出
抽出したデータの整理・整形とアップロード
※定常的な単純作業はオペ化していきますが、オペ化までの間やSPOT作業として、今後も作業が発生する見込み

広告効果の分析
小売（媒体）x メーカー（広告主）ごとに、広告運用者およびデータサイエンティストが定めた方針に則り、効果を分析する
POSデータとAIカメラデータの分析
運用/広告主/媒体向けのレポート作成
小売（媒体）x メーカー（広告主）ごとに、営業担当・広告運用担当と協力し、各種レポートを作成する
広告運用レポート：広告配信プラットフォームおよび社内向け
広告配信効果の振り返りレポート：広告主/小売向け
※必要に応じて、営業提案時の資料作成も協力していただきます

その他
ビジネスメンバ（営業担当、広告運用担当）からの各種相談
相談を受けた際は、一次調査や必要メンバへのエスカレをお願いします。また、作業については、クライアントデータサイエンティストがバックアップします。以下、実際に発生する相談事例です。
e.g. AIカメラがデータ上、正常に稼働していない
e.g. Tableauの日次データが更新されていない

◆統計学の基本的な知識のある方 ◆データ分析を用いてビジネスメンバ（営業・広告運用）やデータサイエンティストと方向性についてコミュニケーションが行える方 ◆SQLを利用してデータ抽出や活用能力に馴染みのある方 ◆Tableauを使ったダッシュボードやデータ可視化に馴染みのある方

各種データを組み合わせて、分析していく中で受注率の改善について顧客に示唆を与える。

以下のいずれかの知見／経験
・データサイエンティスト
・データアナリスト
・データマネジメント基盤
・デジタルマーケティング

データ分析で自社事業における意思決定を支援する。事業本部直下、事業横断のデータ組織と連携して業務を行う

・コミュニケーション能力と論理的思考（ITスキルよりも重視）
・標準SQLでのBigQueryデータ操作経験（分析関数が使いこなせるレベル）
・Eコマースの分析・インサイトレポート経験（顧客、売上、ファネル、ABテストなど）
・Github利用経験