Pythonの案件一覧

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該当件数:1578

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案件内容

・アサイン先案件
エネルギー業界のお客様が保有する発電所内の不安全行動を検知&その検知データを活用して現場安全管理を推進するプロジェクト

業務内容・期待役割
・AWS環境上で稼働する小規模なWebアプリのフルスタック開発(要件定義~テスト)
・業務要件・既存システム仕様のキャッチアップ、開発進捗報告、開発ドキュメント作成

必須スキル

バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験(3年以上)
・REST APIの設計・実装経験(3年以上)

フロントエンドの開発経験(3年以上)
・TypeScriptおよびReactを用いた実装経験(2年以上)
・REST APIとの非同期通信に関する知識と実装経験(2年以上)

インフラの開発経験(5年以上)
・AWS環境を用いた開発経験(3年以上)
・terraform/CDK等IaCを使ったインフラ構築・管理経験(3年以上)

その他
・保守性・拡張性を意識したクラス・ディレクトリ設計/コーディングの実務経験
・LLM系開発補助ツールを用いた開発経験
・Gitを利用したチーム開発経験

姿勢
業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方

案件内容

【クライアント】
日本最大級の位置情報プラットフォームを展開するベンチャー企業で、その先のお客様企業はファミリーレストランを展開する大手企業を想定しています。

【PJTの目的】
ファミリーレストランを運営する企業様で発生する様々な事業課題について分析するチームを組成し、先方にリソース提供するプロジェクトです。当面の課題は価格弾力性・交差弾力性をテーマにしておりますが、それが解決した暁には別のテーマが走る可能性があります。

【PJT状況】
11月からキックオフされますので、現在はタスクリストの洗い出しなど、準備作業を行っている所です。
11月以降は価格弾力性、交差弾力性の分析に取り掛かる想定です。

・2025年12月末の時点でのゴール
ポテンシャル予測結果出力/精度評価/選定商品の価格弾力性分析結果の提示

【想定業務内容】
■課題設定とデータ収集・加工
■位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析
■大規模データの解析業務(データマイニングや機械学習)
■位置情報ビッグデータおよび購買データや商品データ等を活用した新たな分析手法や活用方法の企画(例:商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成)
■エンド企業との折衝、レポーティングも場合によって発生する可能性有

【PJT体制】
PJTオーナー1名、ディレクター(分析設計役)1名

必須スキル
■小売や外食産業に関わるデータ分析の実務経験
■Python, Rなどの汎用言語、SQLによる分析経験
■Excel/Powerpointなどを用いたわかりやすい資料作成経験
■チームメンバーおよび顧客と対話をしながらレポーティングをした経験
■ビジネス側要求を整理し分析に落とし込むスキル・経験
■データ分析結果を用いて、意思決定に寄与した経験
案件内容

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI(XAI)手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論(因果効果の特定や介入シミュレーション)を実施し、意思決定支援に繋げる。

必須スキル
Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験
時系列データ分析・予測モデルの実務経験
特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験
機械学習アルゴリズム(線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど)への理解
構造的因果推論(SCM、DoWhy、causal impact など)の実務経験
案件内容

・エージェントの作成に必要となるプログラムの実装
・他社サービスとのAPI連携 (認証用の画面実装を含む)
・人事、営業、カスタマーサポートなどの他職種で日常的に行われる業務理解
・上記の職種の業務を自律的に遂行するAIエージェントの開発

【参画メリット】
・急成長中のスタートアップ企業なので、今後のキャリアアップにつながる環境です。
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働くことが可能です。
・AIなどの最新技術に携わることが可能です。

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github
◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○Github Copilotと社内GPT利用可能
○モニター2台まで利用可能

必須スキル
・Pythonを用いたバックエンド開発のご経験
(3年以上、API開発、データベース操作、セキュリティ対策などの経験を含む)
・TypeScript, Reactを用いたWebアプリケーション開発のご経験
・生成AI/LLMを用いたアプリケーション開発のご経験
案件内容

・生成系AI技術における開発の主導
・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換
・ 開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用
・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

【参画メリット】
・急成長中のスタートアップ企業なので、今後のキャリアアップにつながる環境です。
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働くことが可能です。
・AIなどの最新技術に携わることが可能です。

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github
◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○Github Copilotと社内GPT利用可能
○モニター2台まで利用可能

必須スキル
・Generative AI領域に関する深い知識
・Pythonを用いた高度なプログラミングスキル、
PytorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験
・自然言語処理の分野で、最新の研究論文を基にしたアルゴリズムの設計・実装経験
案件内容

• 背景: 当年度の月次予算が実績と大きく乖離したため、予測精度の向上が急務となっている。
• 目的: 来年度の予算策定のベースラインとなる売上予測モデルの構築。
【具体的な業務内容】

  1. 売上予測モデルの構築と運用
    ◦ 次年度の年間予算の策定、および前年差異要因の明示。
    ◦ 前月実績の前年差異要因の明示。
    ◦ 次月・次々月など直近の売上予測、および前年差異要因の明示。
  2. 要因分析の実施
    ◦ 予測精度も重要ではあるが、予測結果となった要因(なぜその予測値になったのか)を説明・解釈する能力も重要視される。
    ◦ 例:「単価がこれぐらい上がればこうなる」といった感度分析や因果的な視点からの提案が期待される。
    【データと環境】
    • 売上実績データマートはある程度ベースが存在する。
    • 機械学習のための特徴量の候補はクライアントメンバーから提供される。
    • データマートにないデータについては、整形・整備が必要となる。
    • 予測に影響する可能性のある要因:利用者の装用頻度(週末のみ、平日のみなど)、リピート率(小売業としては高め)、定期配送サービスによる店舗売上のカニバリゼーション、強力な販促活動、駅ビルセール(ルミネセール等)、天候、コロナの影響、物価高など、多岐にわたる。
必須スキル
論理的思考力・課題解決力(地頭の良さを重視)
• 要件を踏まえた設計力
• SQLスキル(データ抽出、データマート構築経験)
• Pythonスキル(機械学習のライブラリに関する知識/経験)
• 自律的に業務遂行可能な能力
案件内容

在庫管理数が多く、データ分析等に追加で自走可能なメンバーが現場で必要になっている状況になります。
期間としては長期で1~3年想定。多少時間がかかっても良い方にアサインいただきます。
また、業務実践による業務回復(商品部・需給)、計画業務の策定・型化(グローバルテンプレート)、
業務実践・計画業務を下支えするシステム・DWH/DM構築も業務の中に含まれてくる想定になります。

必須スキル
・データ分析経験(1日に何億件など大量のデータ分析経験など)
・Python/queryについて深い知見
・問題なく自走出来る方
・コミュニケーションスキル
・データサイエンティスト M/High Cons相当
案件内容

・AIを用いた製品の設計・開発
・フロントエンド開発
・アーキテクチャ設計と開発
・コード品質と継続性改善と保守
・メンバー教育とチームビルディング支援 etc.

【主な開発環境・ツール】
・言語(FW等):Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS:Linux
・コミュニケーションツール:Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド:GCP
・ソースコード・バージョン管理:Github
・タスク管理ツール:Jira
・CI/CD:Circle CI・Github・Jenkins etc.

必須スキル
・コンピュータサイエンス、AI、機械学習等の関連分野における修士号
・Python及びPytorch/Tensorflow等を用いた開発実務経験
・CVまたはNLP分野での論文ベースでのアルゴリズム設計・実装経験
案件内容

・HubSpot CRM と kintone とのシステム連携の設計・実装
・顧客データ・商談データの自動同期(双方向または片方向の要件定義)
・データクレンジングや項目マッピングの設計
・API/外部連携サービス(Zapier, krewData, DataSpider, iPaaS 等)の活用
・運用設計(データ更新タイミング、エラー時のログ・通知設計)
・関係部門(営業、マーケティング、バックオフィス)との要件ヒアリングと調整

必須スキル
・HubSpotのCRM/マーケティングHubの利用経験
・kintoneのアプリ設計・カスタマイズ経験
・API連携(REST API / Webhook)の実務経験
・データベースの基本知識(正規化、データ項目設計)
・業務フローを理解し、要件定義から実装まで一貫して対応できる能力
案件内容

ナビゲーションアプリケーションの改修、機能追加、保守運用をご担当いただきます。

必須スキル
・PythonでのWebアプリケーション開発経験3年以上
・AWSサービスの利用経験

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Python案件のよくある質問

Python案件の単価・報酬相場はどれくらいですか?
Python案件の単価・報酬相場は60万円~170万円/月となります。スキルやご経験によっても変わってきますので、Python案件にご興味があればお気軽に無料サポート登録をご利用ください。
Pyhon案件はどのくらいありますか?
BIGDATA NAVIで掲載しているPython案件は約400件です(2023年1月時点)。
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Python案件ではリモートや週2、3日稼働は可能ですか?
Python案件の中には、週2、3日稼働のものや、リモートワーク可能な案件もございます。案件によっては条件が設けられていることもありますので、気になる方は無料サポート登録をご利用のうえ、キャリアアドバイザーへご相談ください。