リモートの案件一覧

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

クライアント内データを活用し、事業開発メンバーとしてPJを推進していただけるデータサイエンティストを募集しています。

データ内容例）

位置データ（緯度経度）、飲食店データ、上場企業データ、理美容店データ、法人電話帳データ、統合POIデータベースetc
既存PJの更なる推進や0→1の新規PJ発足への事業開発をお願いします。

【概要】

クラウドシステム開発

バックエンドの開発とフロントエンドの開発をご担当いただく想定です。
【就　業】

フレックス（コアタイムあり）

【求める人物像】

・コミュニケーションスキル（まだ手探りで仕様検討しながら開発をすすめている段階なので、周りと連携を取りながら自発的に行動できる方）

・能動的に動くことができ、ご自身の意見をはっきりと伝えられる方。

2023年4月から解禁されるデジタル給与払いに伴い、給与前払いサービスのデジタル振込み・給与のデジタル払いを実現するPJです。

エンド様は、日本最大手のネット企業の1つであり、FinTech戦略室を内部に持っており、部署横断的にフィンテック関連プロダクトを開発しています。

今回の案件は、4月から立ち上がる新規PJですので、開発環境もモダンです。

【開発環境】

インフラ：Azure, Kubernetes

バックエンド：Java(Spring Boot)

フロントエンド：JavaScript(Vue.js)

・業務支援ツールの設計・開発・運用

・仕様やデザインから設計への落とし込み、開発を行う

・既存のソースコードから仕様を読み取り、機能修正を行う

日本最大手コミュニケーションプラットフォーム企業が運営している大手デリバリーサイトに関わる開発
■工程

基本設計～テスト

開発環境

・Java(springboot)

・MySQL

・AWS

・Docker

・GitHub Actions

・Git

【背景】

アクセス解析データ/DBデータ/APIデータ等合計600TBのデータ基盤を管理データ基盤を管理・改善する人員が不足しており今回の募集にいたりました。
【お願いしたい業務】

* 運用改善

* データ基盤関連ツールの導入(ELTツール - dataform, データガバナンス - dataplex/DataCatalogなど)

* CDPの構築(店舗向け、ラベル推定/スコア推定など, SFAツールへの連携)
【できればお願いしたい業務】

* 新規データ連携対応(DB - embulk, API - Cloud Run/Pythonによる実装)

* データマート整備(Composerなど)
DWHはbigqueryBIはtableauはtreasuredataにアクセスし可視化しています

データアグリゲーションの観点からIoTセンサー作成の検討をしており、企画～技術検証まで対応を想定。

企画側については弊社プロパーにて対応想定であり、本募集についてはハード側の技術検証を主な期待値とし、具体的はPythonを用いたコーディング、IoTに係る技術検証（モックやRaspberry Piでの実装をイメージ）、又は技術検証設計などを期待値としている。

銀行アーキテクト刷新における預為システム開発

事業上顕在化しているプロダクトに対する要望・課題または各顧客からの要望をデータ分析・機械学習によって解決するデータ分析案件における、検証及び実装に責任を持っていただきます。

データ分析チーム内での手法のレビュー、開発チームとの連携による実装品質の担保を経てリリースし、プロジェクトゴールを達成することを目指します。

【業務内容】

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査
【開発環境】

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

　-Jupyter notebook

　※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。
【担当工程】

企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析