Pythonの案件一覧

ビジネスパーソンの情報収集の課題を解決し、企業の進化を加速する経済情報プラットフォームの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。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高めていきます。

・Pythonが読めて、書ける方
・データサイエンティストとしての実務歴が2年以上ある方
※リーダークラス1名、メンバークラス1名をそれぞれ募集中
※リーダークラスに関しては、プロジェクト管理スキルも必要です

クライアントで開発している(LINE配信プラットフォーム)から、 出力されるデータを元にビジネス課題を解決するデータエンジニアを募集。 具体的には、以下の業務を担当いただきます。

- ビジネスメンバーから依頼されたデータの抽出(SQL)

- データ利用環境の整備(ETL)や運用業務管理

ビジネス編
-　ビジネス課題解決を目的としたビジネスメンバーとのコミュニケーションが円滑に可能なこと。
-　提示されたデータ抽出依頼と解決したいビジネス課題を照らし合わせ、必要なデータの正否が検討できること。
-　開発チームとのコミュニケーションが主体的に取れること。

エンジニアリング編
-　データ分析のためのETL環境を構築・運用できること。
-　BigQueryの標準SQLについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
-　RDBMSについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
-　GCPの基礎知識及び、使用経験があること。
-　BQ, GCS, GCE, Dataflow, Cloud Function… 他
-　Google Cloud SDKを触ったことがあること。
-　何らかのBIツールの使用経験があること。
→データポータルを使うことになりますが、Tableau等の経験でも構いません。
-digdag, embulkについて使用経験があること or キャッチアップ可能なこと。
-Gitが扱えること。

[ポジション]：データアナリスト

・AIを活用した様々なサービスを開発。物流・教育・様々な分析・データの基盤構築、分析

・統計学に関する知識
・データ整形・前処理に関する知識と実装経験
・機械学習アルゴリズムに関する知識と実装経験
・上記実装に要するプログラミング能力（SQL, Python or R)

[ポジション]：AIエンジニア

研究のための機械学習モデルの作成および評価

・Scikit-learn を用いたデータの分析経験がある
・GPU を用いたデータ分析経験がある
・英語の技術論文を読み、理解することができる
・Kaggle のコンペへ参加したことがある

[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

– 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

　-SQL（特にAWS）によるデータ加工経験
　-Pythonによるデータ加工・モデリング経験
　-状態空間モデルにおける知見

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）

・物体検知/画像分類のAIモデルの作成　
・作成したAIモデルをエッジデバイスに適用

・AIモデル開発経験 ※自己学習レベル可

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

・Python Prophetを使った時系列予測モデルの作成
・開発環境はローカルのJupyter Notebook（Win）を想定
・既存予測結果、実績との精度比較検証
・データ加工から検証までの一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化までを担当

Python/モデル開発経験/フレームワークに落とし込めるスキル