Pythonの案件一覧

■業務内容：フロントエンド・バックエンド・ワーカープロセスで構成されるWebアプリ開発■作業工程：設計/製造/テスト■技術要素：(★：必須要素)　・OS ：Windows/Linux　・言語 ：★Python、HTML/CSS/TypeScript　・その他：VueやReact等のフロントエンドフレームワーク経験、Docker使用経験

■就業時間：9:00 ～ 17:30 （残業基本なし、多くても月20時間程度・フレックス可）■備考 ：私服可

・Python

【案件概要】弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてデータマート開発実務を担当いただきます。データマート開発実装をメインにご担当いただきますが、要件定義にてクライアントと直接コミュニケーションを取っていただく必要があります。
【具体的な業務内容】・分析用データマート開発　┗ 要件定義、データマート（テーブル）設計、SQL実装、テスト・バッチ基盤（digdag）の実装、運用保守・データエンジニアリング業務　┗ データの収集、加工、集計・データマートの保守運用・TableauのViz作成

現在お客様内で基幹システムのクラウドシフトと業務システムの新規開発を実施されています。既に要件定義は始まっているため、基本設計の策定やPoCの実施にあたりPythonによる構築が可能な方を募集させていただきます。バックエンドはAWS LabmbdaとPythonを使用予定フロントエンドはHTML・jQueryにより構築し、AWS Fargateにデプロイ予定DBはAmazon Aurora PostgreSQLを使用。

・バンダイナムコエンターテインメントのデータパイプライン設計・実装及び実装委託・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)・技術調査
【業務スコープ】・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)・技術調査

在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。自社サービスSaasの新バージョンをこの春リリースし、エンタープライズとの契約が急激に増えている中で、非常に多くの機能改善要望や機能追加要望が出てきています。顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。
【募集背景】新バージョンの機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため。
【開発環境】・開発言語： Python、SQL・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift・検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service・ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask・インフラ： Amazon Web Services・AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。
【PJ事例】・大手自動車メーカー向け外観検査システム・大手食品企業向け印字検査システム・生産の需要予測　等
【開発環境】PythonGitHub

作業内容：PySperkを用いたデータ連携システムの構築工　程　：基本設計～総合試験開発環境：AWS、PySperk

・Python開発経験 、基本設計経験

【業務内容】機械学習チームにおける技術支援
目先は下記案件を推進・担当１）チャットボットAIの性能向上２）需要予測AIの研究開発■役割：データサイエンティストおよびプロジェクト推進■業務内容：・課題出し、方針検討・メンバーの指示、フォロー、レビュー・チーム内および事業部とのMTG、報告・学習/テストデータ作成、分析、アルゴリズム実装、評価■開発言語、技術・開発言語、環境：Python、JyupterLab、Pytorch・アルゴリズム：チャットボット：BERT需要予測：ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、線形回帰他■体制：5名

to C向けサイトの運営をしているクライアント様でユーザの行動ログから予測し優先的に表示をしており、今後は自然言語を活用したレコメンドも検討中。
業務内容機械学習モデルの開発やAPIの開発データ起点で仮設出しや施策立案

・既存のソフトウェア(python)を活用した評価の実施。・出力したデータを分析し、特徴や課題を抽出。・上記抽出結果についてPMと共有し、アルゴリズム改善(またはデータ改善)の方向性を決定する議論への参加。
想定している依頼内容(クライアントとの打ち合わせに応じて、内容が変更することが想定されます)
~2/28・評価用DBを入力する用のスクリプト(弊社スクリプト流用)の開発　想定アウトプット：評価用DBを入力するスクリプト
~3/31・評価用DBの分析結果やクライアント報告に向けた可視化用スクリプトの開発・評価用DBと評価用モデルによる評価結果算出　想定アウトプット：分析結果の可視化用スクリプト、評価結果レポート
~4/28(やりながらの判断になるため、やや未確定)・数万件程度のサンプルを出力するスクリプトの作成　想定アウトプット：サンプル出力用スクリプトおよび実際に出てきたサンプル
● 期待している部分：・傾向が出ている背景を探るために実際のデータをしっかり読み込んで要因分析をおこなうことを意図している。・PMの指示に従い、ソースコードに修正/改善を加えること。

クライアントワーク経験のあるデータサイエンティスト/エンジニア寄りの方を期待しています。※要件が明確に定まっていることを前提としている方は難しいです