クラスタリングの案件一覧

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該当件数:19

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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、
社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用
【業務スコープ】
機械学習モデルの開発およびシステム実装

必須スキル

・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・スマホゲームを遊んだことがある

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」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ

(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)

(b)機械学習モデルのPoC
 (b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
 (b-2)モデルの構築(レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか)
 (b-3)PoC結果のレポーティング

(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
 (c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
 (c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

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)
– 機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験(クラウドリソースを活用)
– レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
– SQL,Python,クラウドリソースの経験

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
クロス集計、クラスター分析、時系列分析、レポート作成
様々なデータの活用、かつ、データの取り込みから分析企画・開発、運用改善
データから見えるビジネス機会の検証と検討

案件内容
【作業内容】
IOT データなどから GIS ツールで車の利用実態を可視化、
また、販売及びファイナンスデータなどを紐づけて、個別の利用実態を深堀分析した上で、
上記の新施策や新企画の市場可能性を「データ分析」の側面から検討します
特に、分析の素養を持ちながら、開発・データマネジメントに強い方を探しています
言語:SQL、Excel、PowerPoint
必須スキル

・GCP 上での SQL/BigQuery 等によるビッグデータの加工(かなりのデータ規模予定)

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)
・自然言語処理経験

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
2.アドテク
3.基盤(GCP中心に)

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
■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
・Treasure Data
・GCP

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