| 案件内容 |
tableauを使用して、セルフサービスBIツールの開発~保守業務までを行っていただ
きます。
また、既存DWH基盤での保守業務もございますので、スキルに合わせて業務をお任せ
いたします。
(DWHで使用しているアーキテクチャはhadoop)
DB周りの運用保守経験があると確度高めになります。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・tableauのご経験 ・hadoopのご経験 ・コミュニケーションに長けている方 ・最先端技術への調査力・キャッチアップ力がある方 ・データサイエンティストに興味を持っている方 ・新しい技術を学ぶ意欲のある方 ※上記全てのスキルに当てはまらなくても問題御座いません。 |
工藤担当の案件一覧
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:185件
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| 案件内容 |
オンライン・オフラインのデータをクラウド環境で統合して分析できる基盤構築を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出を行います。
データを効果的・効率的に活用するための基盤を構築する戦略的なポジションになります。
クラウド環境:AWS |
|---|---|
| 必須スキル | SQL/データベースに精通していること ETLの開発経験 Linuxサーバ構築経験 SparkやHadoopのような分散処理システムの経験 |
| 案件内容 |
データ分析とそれに基づいた事業推進
市場・ユーザー調査とそれにともなうサービス改善
KGI、KPI、KBIのモニタリングおよび達成のためのプラン策定
部門をまたぐプロジェクトマネジメント |
|---|---|
| 必須スキル | SQLを使用した分析業務経験 |
- 〜¥1,000,000 /月
- データサイエンティスト
- 豊島区
- 金融
| 案件内容 |
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
|
|---|---|
| 必須スキル | ・クライアントに一緒に能動的に動ける方。 ・データベースの知識 ・SQLの経験 ・上流経験者 |
| 案件内容 |
・人材サービス企業における、転職求人サービスのデータマーケティング立ち上げ支援 |
|---|---|
| 必須スキル | ・BIツールを用いたデータ解析経験 ・データに基づくコンサルティング経験 |
- 〜¥1,200,000 /月
- データサイエンティスト
- 港区
- 証券
- 金融
| 案件内容 |
AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号(または同等の実務経験) ・Python(Python 3)および/またはデータサイエンス (ビッグデータ、ディープラーニング)でのソフトウェア開発の3〜5年の経験 ・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験 |
- 〜¥800,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 港区
- ゲーム・エンタメ
| 案件内容 |
蓄積された大規模メディアデータからAWSサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、
各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 ・機械学習/統計学に関する知識、経験 ・PythonもしくはRの実装経験 |
| 案件内容 |
・お客様の属性情報やご契約情報等の社内データを政府統計や地理情報などの社外データと組み合わせ、AIで分析する業務
(主にPythonで勾配ブースディングやランダムフォレストにてモデル構築)
・業務チームはユースケースPMとデータサイエンティストのチームで構成
分析データをもとにマーケ部門等他の課にデータを活用の企画立案・提案を実施するチームへの参画になります |
|---|---|
| 必須スキル | ・ビッグデータ分析要員 →Pythonでデータモデリング出来る人 ・データ抽出・クレンジング要員 →データ項目に勘所がある人(手法は問わない) |
検索結果185件中141-150件





