リモートの案件一覧

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。
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該当件数:2530

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案件内容

生体情報を活用した健康経営を中心とする経営コンサルティングにおけるデータ分析ソリューション案の設計、及び実証実験におけるデータの分析作業

必須スキル

・データサイエンティストとしてのデータ分析経験
・生体情報分野のデータ利活用経験(呼吸、温度、心拍等々)

案件内容

某大手小売企業のオフラインデータ(ID-POS)と
オンラインデータ(SNSデータ等)を紐づけて
ダイナミックプライシングやクーポン発行の最適化を行っていきたく
アナリスト的な立ち位置でプロジェクトを支援頂ける方を募集。

必須スキル

・Python、Tableauを使用してのデータ分析経験
・マーケティング領域の知見

案件内容

以下データの分析を行う
  ・ベイズ回帰機械学習(パターン認識・偏差値分析)
  ・ポートフォリオ分析(平均点・満足率)
  ・ブラックショールズモデル(確率分析)
  ・モンテカルDCF(時間軸分析)

必須スキル

上記データ分析経験

案件内容
【業務内容】
SQLデータ抽出並びにBI、分析ツールを用いた資料作成して頂きます。
年間2~3億の金融決裁データをDWHからSQLで抽出し、どういう傾向があり、どういう人が使っているのか。
等を分析し、サービス満足度を図っていきたい。
必須スキル

要件定義
SQL
何かしらのBIツール経験(現在はDOMO利用)
実務経験必須

案件内容
◆業務内容
クライアントのデジタルマーケティング活動を技術領域から提案。
CRMデータベースを使ったデータ分析を担当してもらいます。(費用の最適化)
システムは、データ分析基盤にトレジャーデータのCDPやBigQueryを活用(広告DMPやIoTログ)
見込み顧客のニーズが把握(来店頻度や閲覧ページなどのからオンラインの行動をトラッキング)
行動履歴や 属性情報などから、検討の度合いを計算するスコアリングもしていただき、
顧客の購入意欲の予測、購入傾向の分析などがメインとなります。
マーケティングのROI検証、予算配分計画の作成等に活用することが目的です。
<ロイヤル顧客育成要因/顧客離脱要因>
必須スキル

以下のいずかに当てはまる方
・アクセスログ解析
・オンライン・メディア価値分析
・新規KPIの設計
・CRM 分析

案件内容
案件(業務)内容:
商業施設における顧客分析
ショッピングモールの会員データやPOSデータ等の様々な顧客データを分析し、ビジネスに生かしていきます。
課題抽出⇒施策⇒結果⇒改善のPDCAサイクルを回していきます。
分析環境はトレジャーデータとtableauです。
必須スキル

・tableau、トレジャーデータを活用したデータ分析
・分析結果を、マーケンティング施策に落し込むナレッジ、思考力
・情報を構造化し、相手に応じた説明方法を組み立てられること
・単なる作業者ではないこと、途中でフェ―ドアウトしないこと
・コンサルティングファームでの経験

案件内容
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語    : Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク:Django, Flask, Angular
・データベース: Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ  : AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ  : 指定なし
・コミュニケーション: Slack,GitHub,Backlog,Confluence
必須スキル

・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視
・DBテーブル設計の経験
・社内業務ツールの開発経験(googleスプレッドシートのGoogle Apps Script、またはエクセルでVBAや JavaScriptなど)

案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

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