- 〜¥200,000 /月
- AIエンジニア
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
案件内容 |
Python、Perl等の言語を使用し、ゲノム情報、エピゲノム情報の解析を行っていただきます。 ・Python、Perl、R、C++ 【使用するOS】 ・Linux、MacOS、Windows |
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必須スキル | Python、Perlを使用しての分析経験
情報系、医学系、理学系、工学系いずれかの修士課程修了
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過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:158件
案件内容 |
Python、Perl等の言語を使用し、ゲノム情報、エピゲノム情報の解析を行っていただきます。 ・Python、Perl、R、C++ 【使用するOS】 ・Linux、MacOS、Windows |
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必須スキル | Python、Perlを使用しての分析経験
情報系、医学系、理学系、工学系いずれかの修士課程修了
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案件内容 |
大手メーカーのデータサイエンティストとして、データ分析業務の専門性を発揮しながら、事業課題を特定しデータ分析案件を推進いただきます。 ビジネスアナリティクスからモデル作成/精度検証、MLOpsまで幅広く関与しながら、データ分析結果による顧客/市場への影響を直に体感する経験を得ることができます。 データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込みグループ内へのデータサイエンス教育 ・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供 ・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析 ・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証 ・離脱者&再購入者の分析 ・情緒的価値観の指標化 |
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必須スキル | ・自ら課題を定義/提案し、解決策の実行まで責任もって取り組める
・幅広く知識/経験を吸収し、プロフェッショナルとして専門性を高める意欲がある
・データサイエンティストとしての実務経験を1年以上有する
・テラバイト以上の構造化データ分析の経験がある
・SQL/R/Pythonのうち、2つ以上を一定レベルで記述できる
・テクノロジー動向に興味がある
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案件内容 |
概要 分析組織のプロジェクトマネージャーのもとで、事業におけるマーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をお任せします。 ・データベース : BigQuery ・分析環境 : Colaboratory, VertexAIなど ・言語:Python または R ・コミュニケーション/タスク管理 : Slack, Notion |
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必須スキル | ・PythonやRを用いた統計モデル、機械学習モデルの構築経験 2年以上
具体的には以下の技術を用いたモデル構築経験があること
・Factorization Machines(FM)
・ユーザー間型メモリベース法
・何らかの自然言語処理分析(Word2Vec、Doc2Vec、NERなど)の知識
※自然言語処理よりもFMやユーザー間型メモリーベース法を優先。自然言語処理は実務経験はないが知識はある、というレベルでも可
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案件内容 |
蓄積された様々なデータからAWSサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術などを活用し、テレビ局ならではの大規模オーディエンスデータの活用をメインに、データの抽出や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。 ■こんな方におススメ ・アドテクやクラウド、データ収集/分析関連の最新技術を学び、経験することができる。 ・テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジができる。 ・30代~40代半ば辺りの方が多い職場 |
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必須スキル | ・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験
・AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験
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案件内容 |
主に日本市場におけるリテーリング領域のBtoCデータを取り扱う専門集団の一員として従事して頂く案件です。 データドリブンな戦略策定・機械学習などを用いた高度分析・それらを実現するためのデータマネジメントをリードする組織としてご支援頂きます。 ・データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告 ・リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 ・各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込み ・グループ内へのデータサイエンス教育 ・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供 ・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析 ・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証 ・離脱者&再購入者の分析 ・情緒的価値観の指標化 |
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必須スキル | ・自ら課題を定義/提案し、解決策の実行まで責任もって取り組める
・幅広く知識/経験を吸収し、プロフェッショナルとして専門性を高める意欲がある
・データサイエンティストとしての実務経験を1年以上有する
・テラバイト以上の構造化データ分析の経験がある
・SQL/R/Pythonのうち、2つ以上を一定レベルで記述できる
・テクノロジー動向に興味がある
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案件内容 |
概要: エンドクライアントの分析基盤の設計、開発、運用を担当いただきます ・外部とのデータ連携 ・データ仕様や処理のスキームについての要件擦り合わせ ・AWS S3, Google Cloud Storage, Google Drive と言った各種ストレージと BigQuery 間でのデータの転送処理を Cloud Functions と Airflow を用いて実装・管理 ・IAM の発行・管理、データのアクセスコントロール ・データサイエンティストと意見交換しながら、データの取得や前処理、予測モデル・予測値生成、および抽出のバッチ化・運用 ・データ処理に係るコストのモニタリング、最適化施策 ・データ連携に係るプライバシーマークへの対応 フラットな組織で、自身で物事を推進する文化です。 |
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必須スキル | ・社内外と的確かつ迅速に物事を相談して進めるためのコミュニケーションスキル
・データベース、処理スキームの設計、運用
・ビッグデータの処理スクリプト開発(大量ファイル・大容量データにおける文字コード変換、文字置換、一括解凍・圧縮等)
・Python, Java, Go, Rのいずれかの言語による簡易なデータ分析スクリプト開発
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案件内容 |
・決められた処理においてR言語にてプログラムの作成・プログラム全体についての修正 |
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必須スキル | 3年以上のR言語でのプログラミング経験 |
案件内容 |
大手メーカーのデータエンジニアとして、データ資産活用およびデータ民主化を見据えながら、事業課題を特定しデータ分析案件を推進いただきます。データ分析に必要な処理の自動化および効率化を実現するための大規模なデータ分析基盤の構築/運用を自らドライブする経験を得ることができます。 データ活用最大化のための分析基盤の構築/運用 <データ分析案件の例> |
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必須スキル | ・自ら課題を定義/提案し、解決策の実行まで責任もって取り組める |
案件内容 |
■背景■ ■業務内容■ ■現在取り組んでいる研究開発プロジェクト一例■ |
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必須スキル | ・大学院修士課程を修了し、線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解があること |
案件内容 |
<分析支援要員> ・背景 |
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必須スキル | ・SQLを使った分析経験 |
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