| 案件内容 |
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語 : Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク:Django, Flask, Angular
・データベース: Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ : AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ : 指定なし
・コミュニケーション: Slack,GitHub,Backlog,Confluence
|
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視 ・DBテーブル設計の経験 ・社内業務ツールの開発経験(googleスプレッドシートのGoogle Apps Script、またはエクセルでVBAや JavaScriptなど) |
SQLの案件一覧
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。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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該当件数:1406件
SQLの案件を探す
| 案件内容 |
レジデータの分析基盤の構築、運用案件
|
|---|---|
| 必須スキル | ・SQLでのデータマート開発の実務経験 ・KPIダッシュボード作成の実務経験 ・運用設計経験 |
| 案件内容 |
■案件概要
自動車メーカーにて、DWH/ETLを使った分析から可視化までの
分析基盤のアーキテクト案件。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWSの構築・設計経験 ・SQL |
| 案件内容 |
クライアントの課題抽出
要件定義
レポート設計
実装指示書作成
ツールの設定業務
ツールを利用したデータ分析
プロジェクトマネジメント |
|---|---|
| 必須スキル | ・マーケティングテクノロジーまたはビッグデータ関連ソリューションの実務経験 ・HTML/CSSに対する理解 ・論理的思考能力 ・新しい技術を迅速にキャッチアップできる飲み込みの良さ |
| 案件内容 |
tableauを使用して、セルフサービスBIツールの開発~保守業務までを行っていただ
きます。
また、既存DWH基盤での保守業務もございますので、スキルに合わせて業務をお任せ
いたします。
(DWHで使用しているアーキテクチャはhadoop)
DB周りの運用保守経験があると確度高めになります。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・tableauのご経験 ・hadoopのご経験 ・コミュニケーションに長けている方 ・最先端技術への調査力・キャッチアップ力がある方 ・データサイエンティストに興味を持っている方 ・新しい技術を学ぶ意欲のある方 ※上記全てのスキルに当てはまらなくても問題御座いません。 |
- 〜¥1,500,000 /月
- データサイエンティスト
- 渋谷区
- IT・情報通信
| 案件内容 | ・データ加工 ・基礎分析 ・ユーザークラスタリング ・ロイヤルユーザー要因分析 ・CTR予測モデルの作成 ・クリック予測モデルの作成 ・施策提案 ・実環境(GCP)の導入 |
|---|---|
| 必須スキル | 1.分析・モデリング経験 2.アドテク 3.基盤(GCP中心に) |
| 案件内容 |
■業務内容
機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL、Pythonが使えること ・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 ・TensorFlowを使える方 ・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル ・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上) |
| 案件内容 |
オンライン・オフラインのデータをクラウド環境で統合して分析できる基盤構築を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出を行います。
データを効果的・効率的に活用するための基盤を構築する戦略的なポジションになります。
クラウド環境:AWS |
|---|---|
| 必須スキル | SQL/データベースに精通していること ETLの開発経験 Linuxサーバ構築経験 SparkやHadoopのような分散処理システムの経験 |
| 案件内容 |
データ分析とそれに基づいた事業推進
市場・ユーザー調査とそれにともなうサービス改善
KGI、KPI、KBIのモニタリングおよび達成のためのプラン策定
部門をまたぐプロジェクトマネジメント |
|---|---|
| 必須スキル | SQLを使用した分析業務経験 |
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