Pythonの案件一覧

[データエンジニア職務]
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・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

機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、
効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築

▼業務内容
・ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
・機械学習ワークフローの設計/開発/運用
・データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

ソースコードの分解と修正を対応いただきます。

【概要】
・データアナリスト業務を担当
-KPI可視化（経営管理/事業管理)
-売上進捗、EC注文状況をダッシュボード化
-データ集計/アドホック分析、記述統計的分析

【開発環境】
・SQL
・BigQuery
・Trocco
・Google Spread Sheet,Looker Studio, Redash

・SQLデータ抽出・データ分析の業務経験2年以上
・以下のいずれかの経験2年以上　
-分析結果を踏まえたご提案＆レポート作成(ドキュメンテーション)　
-BIツールを用いたダッシュボード構築　
-DWH(データウェアハウス)/データマート設計構築

■募集の背景
主に金融機関向けに、独自に算出した企業の技術資産スコアなど非財務情報をデータで提供し、お客様はそのデータを活用して企業への投資判断を行っています。
この事業で、非財務情報をメンテンスして顧客に年次で提供する、または新しいデータを検討して顧客への提案用サンプルなど作成するような、データメンテ・新規データ仕様作成を担当していた社員が退職することになり、それを補う人材を必要としています。

お客様の現行業務をお伺いした上で分析シナリオを検討しユースケースに合わせてBI（Tableau）で可視化、およびBA（Dataiku又はPython）で予測分析を実施

・上記業務を自律的に実施可能な方
・Tableauでの可視化レポートの作成経験
・分析シナリオの作成経験
・Pythonでの予測モデルの作成経験

・マニピュレータ制御ソフトウェアの開発
・動物細胞などによる制御システムの評価
・その他開発アイテムの整理・開発と検証の計画

・Python
・ROS
・Linux環境での開発

営業・保険金支払い部門の部支店主体経営をサポートするため、経営ダッシュボードの構築を行っています。
同ダッシュボードでは、部支店が所在する地域のマーケット動向や事故トレンドを捉えることができるよう、社内外のデータをわかりやすく表示し、部支店長および課支社長が自部支店・課支社の活動の方向性を決定できるようなものを目指しています。

■人物像
データ分析に係る以下ポジションを募集します。
(1) データエンジニア
・社内外データの調達／抽出／加工による、可視化・機械学習モデリング用のデータマート作成
(2) データアナリスト・データサイエンティスト
・営業部門あるいは保険金支払い部門での意思決定に寄与するデータの可視化
・説明可能な機械学習モデル(ホワイトボックス)の作成
・同ダッシュボードの開発はアジャイル開発の一手法であるスクラムを採用しており、分析を行うスクラムチーム（ビジネス・DS主体）に参画して業務遂行いただきます（開発を行うスクラムチームは別に存在するため、システム開発はスコープ外）。
・取り扱うデータは以下の通りです。
　・社内データ：契約データ・事故データ(ノンマリン全種目)など
　・社外データ：人口、気象、企業など、様々なデータ

データ分析に係る以下いずれかの知識・経験
①SQLによるデータ抽出に関する知識・業務経験（1年以上が望ましい）
②tableauでのデータ可視化に関する知識・業務経験（1年以上が望ましい）
③dotDataやPythonでのモデル作成に関する知識・業務経験（1年以上が望ましい）

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員を募集しています。
Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。

また、機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務を担当して頂く予定です。
月によっては雑務がメインの時もありますので、予めご了承ください。

【概要】
・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析
(中期でLLMモデルが必要と想定している）
・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価

【ポジション】
・データサイエンティスト
・データエンジニア

【データサイエンティスト】
・データ分析の実務経験がある (2年以上)
・主にPythonを用いたデータ分析
・Scikit-learn, NumPy,
Pandasなどのライブラリを用いたデータ分析、統計、機械学習モデリングの経験
・Tableauを用いて分析結果などのレポーティングなどを行った経験

【データエンジニア】
・データ分析基盤あるいはサーバーサイドの開発実務経験がある (3年以上)
・主にPython, Java, Scalaなどの言語での開発経験がある
・AWS/GCPを使ったシステム開発を行った経験がある
・Airflow, Athena, Redshift, ECS/ECR,
snowflakeなどを利用したシステム開発を行った業務経験がある