溝口担当の案件一覧

データ利活用チームの立ち上げにあたり、アナリストとしてジョインいただきます。

先ずは、WEBメディアのスケール支援を行っていただきます。
ドキュメントはSpreadSheetにて作成、管理です。
・要件ヒアリング、整理
・スクレイピング～分析、検証
・競合分析
・各種ドキュメンテーション作成

・データ分析経験1年以上
・SEOメディア or LPメディアの経験

【概要】
サイロ化されたデータをDWH（Snowflake)に統合し、
Tableauにて分析、可視化を行っていただきます。

【業務スコープ】
・Snowflakeへのデータ統合アドバイザリー
・データマートの仕様検討、設計
・DWHーTableau間のデータ連携
・データ分析、可視化（ダッシュボード構築）
・マーケティング施策の策定から効果検証に係るデータ分析領域の支援
・ステークホルダーへのアウトプット

【データ】
・企業情報、売上、実績、各種オープンデータ
・Salesforceの営業活動等
複数テーブルからのデータ抽出、分析することとなります。

・BIツールを用いた分析可視化経験
・基本的なドキュメンテーション作成能力
・部門間の調整、折衝経験
・SQL、Pythonを用いたETL構築の経験

[概要]
社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・課題整理、要件定義、設計
・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析）
・機械学習モデルの構築（場合によって）
・ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティスト及び、データアナリストの経験3年以上
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・AWSのDWHと各種サービスの繋ぎ（データエンジニアリング）と完成したモデルのデプロイ（サーバーサイド）及び評価（DevOps）
・レポーティング業務、仕組み化
・分析評価業

・pandas/python/SQL経験
・データ分析業務（pandas）
・データエンジニアリング業務
・分析アウトプットの作成経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

データ分析 / AI開発の受託 / アドバイザリー事業にご協力いただきたいです。
今回お任せするPM・コンサルタントロールを現在担当しているのは2名。
参画初期はツーマンセルでのプロジェクト推進を想定していますが、将来的には単独での推進も期待しております。
トップクラスのデータサイエンティストを日本全国にネットワークしているため、フルリモートで適宜チームを組成して業務分担の上でプロジェクトを推進いただきます。

想定業務例：
・クライアントからの要件ヒヤリング
・PJTマイルストーン設計
・PJT進捗管理
・分析メンバーへの業務指示
・分析実務の遂行
・分析レポートをもとにクライアントへの提案書作成
など

・AI開発・データ分析プロジェクトのプロジェクトマネージャーのご経験（5年以上）
・データ分析・AI開発実務のご経験
・プロジェクトでのR, Python, SQLの利用経験
・プロジェクトでのAWS, GCP, Azureのいずれかの利用経験
・統計及び機械学習に関する基礎知識

消費財メーカーのDX推進をコンサルタントと一緒に推進してもらいます。
社内の散財しているデータをCRMで一元化し、データ活用、アクション策定までを予定しております。
★現フェーズ
要件定義下記データをCRMで一元化
ECサイトWEBアクセスデータ顧客データ
お客様相談室のデータ会員サイトのデータ

・CRM構築プロジェクトの経験 ・BigQuery ・Python

去年からDX室が立ち上がり、そこでのチームメンバーを募集いたします。
チーム：データサイエンティスト、RPAエンジニア、Salesforceエンジニアが参画しております。
役割：社内データを成形して扱えるようにすることが役割となりますので
　　　社内データの活用、共用性を模索していける方を募集いたします。

・SQL経験（テーブルの作成/削除、トランザクション制御、ストアドプロシージャなど）
・データエンジニアリング経験（BI/ETLツールの導入、データレイク構築(BigQuery/AWS Lake Formation)など）
・DB周りの知見

1. （眼底画像）画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、
　専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、
　深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。
3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

・ニューラルネットワーク業務経験
・画像検出、分類経験

AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験（3年以上）
・チームで開発をした経験（1年以上）
・業務でJavaまたはPythonを用いてプログラミングをした経験（1年以上）
・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
・Linuxの基礎知識（grep,chmod,sshなど基本的なコマンドが使えること）
・テストケース設計の基礎知識（境界値分析など）
・Java・Python・機械学習の知識が必要になりますので、未経験の領域については学ぶ意欲があること

[ポジション]：データアナリスト

・サービス成長のためのデータ分析
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
　例）ボトルネックの特定と打ち手の考
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
　例）データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
　例）チャンネル表編成の数理的な最適化
・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発
　例）ターゲティング広告商品の開発

・データ分析の実務経験
・統計学の基礎知識
・機械学習の基礎知識（初級的な書籍を読了し、実装したことがある）
・SQRによるデータ処理経験
・Python、R等でアルゴリズムを独力で実装した経験