| 案件内容 | 
								
  様々なIP(知的財産)を中心に事業展開を行う事業会社にて、  | 
						
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL  | 
						
クラスタリングの案件一覧
			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:19件
クラスタリングの案件を探す
| 案件内容 | 
								
 [ポジション]:開発エンジニア ※機械学習エンジニア - 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」  | 
						
|---|---|
| 必須スキル | – Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)  | 
						
- 〜¥1,000,000 /月
 - データサイエンティスト
 - 港区
 - エネルギー・インフラ
 
| 案件内容 | 
								 IOTデータなどからエネルギー事業の利用実態を可視化、 
分析に必要なデータ項目を更に取得する必要がある場合は、 
エッジ側「センサー系」企業とも連携した分析設計を組み立てる 
また、IOT及びオープンデータなど(例|建屋・電池・気象・空調など)を紐づけて、 
個別の利用実態を深堀分析(例|建屋内の壁や天井と電池の距離で空調を最適化)して、 
上記の業務課題を「データ分析」の側面からシミュレーションと検討を進めます 
また、エネルギー業界への深い知見をお持ちな方を歓迎(興味があれば可) 							 | 
						
|---|---|
| 必須スキル | Python、Excel、PowerPoint  | 
						
- 〜¥700,000 /月
 - データサイエンティスト
 - 港区
 - サービス
 
| 案件内容 | 
								 ■業務概要: 
アプリ回遊データやユーザー属性分析、 
購買傾向等の分析を通じたUI/UX改善を行っていただきます。 
<想定アウトプット> 
①アプリ内のレコメンド機能実装 
→行動データから個々のユーザーの傾向を分析し、購買行動に繋げるために 
ユーザーごとに最適化されたおススメ機能を検討していただきます。 
②アプリの検索エンジン精度向上 
→ユーザーが専門家の検索を行う際のキーワード検索の精度向上を図って 
いただきます。 
③著名人スコアリングの改善 
→アプリ内で時間の売り出しができる著名人は当社から 
スカウトされた方のみとなります。スカウト対象とする方のリスト化にあたっての基準設定(スコアリング)の改善を検討していただきます。 							 | 
						
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonかRでのプログラミング経験 (モデル構築)  | 
						
- 〜¥1,500,000 /月
 - データサイエンティスト
 - 渋谷区
 - IT・情報通信
 
| 案件内容 | ・データ加工 ・基礎分析 ・ユーザークラスタリング ・ロイヤルユーザー要因分析 ・CTR予測モデルの作成 ・クリック予測モデルの作成 ・施策提案 ・実環境(GCP)の導入 | 
|---|---|
| 必須スキル | 1.分析・モデリング経験  | 
						
- 〜¥700,000 /月
 - データ集計・分析補佐
 - 中央区
 - ゲーム・エンタメ
 
| 案件内容 | 
								 ・各種統計解析・機械学習の手法を使い離反防止の為、ユーザーの生存期間分析・予測等を行う 
※分析はSPSSを使用しています 
・ダッシュボードのデータ定義やデータマート整備およびWebログ解析 等 							 | 
						
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL  | 
						
- 〜¥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  | 
						
- 〜¥1,500,000 /月
 - データサイエンティスト
 - 中央区
 - 建設・不動産
 
| 案件内容 | 
								 ■内容: 
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。 
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。 
ex, 
・貸しオフィスのユーザー利用履歴 
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴 
・イベント(催し物)活動データ 等 
分析テーマは(基本的に)決められており、 
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか 
など求められます。 
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど 
幅広く理解している方を求めています。 							 | 
						
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonを使った分析経験  | 
						
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