Pythonの案件一覧

・データ分析
・レポーティング自動化
・レポーティング取りまとめ（社内説明用）
※tableau導入が7月末で完了予定の為、レポーティング自動化や ビジュアライズの業務については、軽減される可能性有

・データ分析業務経験(SQL)
・学術的なアプローチではなく、実ビジネスにおける分析経験のある方

テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。

例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。

・Python経験
・クラウド経験
・自然言語処理技術

[ポジション]：データアナリスト ※AIエンジニア

オープンデータから抽出した情報（客観的事実）をもとにAIを活用し数理モデリングし、 ファクトベースの中立、客観的なスコアリング。 企業や自治体のESG/SDGsの情報抽出、各種エンジンを用いた分析。 それらを行うプロダクトの開発・運用。

・Word、Excel、PowerPoint、メールが支障なく使える方
・統計学、R、Python、機械学習

[ポジション]：分析基盤エンジニア

データ移送処理のバッチをGCP上で構築・実施等を担当。

・GCP上でのバッチ構築（Cloud Composerの実行）
・SQL（特にBQ）によるデータ加工経験
・Pythonによるデータ加工経験

[ポジション]：AIエンジニア

ゼネコン様の災害シミュレーションアプリケーションの最適化 イジングモデルの構築ないし検討

・数式からモデル構築経験
・数理最適化に明るい方
・イジングモデルの理解
・Python、SQL、R等のご経験

[ポジション]：データアナリスト

スマホゲーム傾向分析のPJにデータサイエンティストとして携わっていただきます。

ゲームの売上向上のため、クライアント様が持っている膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、 ゲーム売上のモデル構築を目指しています。

・SQL分析の経験1年以上(SQLを使ったデータマートの開発経験)
・Pythonでの開発経験1年以上
・Excel使用経験1年以上

[ポジション]：AIエンジニア

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する AI実装メンバーを募集しています。

・Python
・WEB開発経験
・AIモデルのライブラリ化、API化

[ポジション]：データ集計・分析補佐

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する データ収集メンバーを募集しています。

・Python
・機械学習で使用するデータの収集（WEBスクレイピングなど）
・AIモデル用のデータエンジニアリング

[ポジション]：BIエンジニア

大手事業会社でのデータ活用プロジェクトに関わるお仕事です。 飲食領域・美容領域・旅行領域・学び領域・通販・割引チケット共同購入サービス・その他日常消費領域に関わる商品・サービスの提供を行っている事業会社にて、既存サービスのデータ活用に携わっていただきます。 あなたにお願いしたいのは、各関連サービスのデータを“見える化”するためのダッシュボード開発（使用ツール：Tableau /Looker）やデータマートの設計・開発、運用など。 関連サービスのデータを横断的に活用し、サービスを拡大させていくことがミッションです。膨大なデータを活用する、最先端のサービスに携われるチャンスです！
◎「SQLに自信がある」「大規模データにおけるデータマート作成の経験がある」という方を歓迎します！
◎スキル・経験によって、プロジェクトリーダーなどへのキャリアアップが可能です。

【具体的には…】
● KPIダッシュボード（Tableau／Looker）の運用、開発
● データマートの設計・開発、運用
● 予測モデルなど機械学習に用いるデータパイプラインの設計・開発、運用
● データガバナンスに関連する業務（メタデータ管理・社内QA対応・障害対応）
● Tableauダッシュボード用のデータマート運用保守 　 各種データの月次更新作業、カラムの追加作業

◎言語
・SQL：実務経験【必須】
　└3年程度の実務経験がある方を想定しています
◎経験
・SQLでのデータマート開発の実務経験
・運用設計経験
・BigQuery／Redshiftのデータ分析環境構築経験
・BIツールにおけるダッシュボード開発・運用経験(tableau、lockerの経験は尚可)
・ETLツールの知識、利用経験
・Git／Slackを用いたチーム開発経験

【概要】
・旧データベースの内容を新データベースに名寄せを行うプロジェクト

【対応内容】
・データの名寄せ
・データベースの論理設計
・データクレンジング処理プログラムの作成
・SQL速度高速化

【開発環境】 ・AWS Glue
・AWS Lambda
・AWS Redshift

・名寄せ・データクレンジング経験があること
・データベースの論理設計経験があること
・ETLツール使用経験があること
・Pythonによるバックエンドロジック実装経験があること
・SQL操作ができること(HAVING,CASE文,サブクエリ等は必須)
・データウェアハウスとデータレイク構築経験があること