Jupyter Notebookの案件一覧

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該当件数:13

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案件内容

マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクトの遂行 (データ分析、顧客へのレポーティング)
提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するものです。
このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを個別のプロジェクトとして分析も行っています。
今回は、この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストを募集しています。

ユーザーの業種、課題により左右されますが、想定される業務内容は下記の通りです。  
・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成~精度検証~パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

必須スキル
統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解
下記の実務経験5年以上
PythonまたはRをを使用したデータ分析/コーディングスキル
Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
SQLによるデータの集計・抽出
分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
案件内容

マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクトに参画いただきます。
クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するものです。
このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを個別のプロジェクトとして分析も行っています。
今回は、この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストを募集しています。

ユーザーの業種、課題により左右されますが、想定される業務内容は下記の通りです。  
・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成~精度検証~パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

必須スキル
①データサイエンティストとしての実務経験5年以上
②下記の実務経験
・PythonまたはRを使用したデータ分析、コーディングスキル
・Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・SQLによるデータの集計・抽出
・分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
③統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
④線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解
案件内容

■概要
廃棄や売り切れの抑制を行うための需要予測(LightGBM)の調査及び精度改善を行って頂きます。
現モデルは年末やGW等に特殊な動きがあり、変動が多い時期に予測しきれていない状況です。

■業務スコープ
・要員調査
・精度改善、検証
・レポート作成

必須スキル
・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発))
・時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験
-ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、EDAや特徴量
エンジニアリングを行いながらモデルを構築した経験
-特にラグ特徴量/集約特徴量/エンコーディング等の特徴量エンジニアリングでモデルを改善した経験
案件内容

マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクトに参画いただきます。

クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの
広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するものです。
このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを
個別のプロジェクトとして分析も行っています。
今回は、この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストを募集しています。
想定している人物像としては、データエンジニアリングではなく、ユーザー側の担当者からヒアリング、
求めるデータに対しての分析手法の提案、データ分析、結果のレポーティングまで一貫して行える人材です。

ユーザーの業種、課題により左右されますが、想定される業務内容は下記の通りです。
・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成~精度検証~パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

必須スキル
・データサイエンティストとしての実務経験5年以上
・下記①~④の実務経験
 ①PythonまたはRを使用したデータ分析、コーディングスキル
 ②Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
 ③SQLによるデータの集計・抽出
 ④分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
・統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
・線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解
案件内容

・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成~精度検証~パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

【概要】
マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクトに参画いただきます。
クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するものです。
このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを個別のプロジェクトとして分析も行っています。
今回は、この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストを募集しています。

必須スキル
①データサイエンティストとしての実務経験5年以上
②下記の実務経験
 -PythonまたはRを使用したデータ分析、コーディングスキル
 -Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
 -SQLによるデータの集計・抽出
 -分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
③統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
④線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解
案件内容

【概要】
・マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクト
・クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するもの 
・このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを個別のプロジェクトとして分析も実施
・この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストのポジションを担当

【業務内容】
・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成~精度検証~パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

必須スキル
①データサイエンティストとしての実務経験5年以上
②下記の実務経験
・PythonまたはRを使用したデータ分析、コーディングスキル
・Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・SQLによるデータの集計・抽出
・分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
③統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
④線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解
案件内容

・LLMの追加学習を行うOSSフレームワークを使い、追加学習を実行できるDocker環境を構築する。
・構築した環境内で、オープンモデルに対して追加学習を実行。
・作成した環境の概要や使い方について、ドキュメントでまとめる作業が発生。
・追加学習を再現するために必要なコードやスクリプトをJupyter Notebookでまとめる。

・体制(人数やレポートライン等):PM1名、エンジニアマネージャー1名、SE1名
 ー作業指示はPMもしくはエンジニアマネージャーから実施予定。

・稼働率:50%
・稼働環境:フルリモート
・契約期間: 2023年08月01日 ~ 2023年09月30日 ※継続の可能性あり

必須スキル
・Python 3系でのコーディング経験が2年以上ある。
・業務でのソフトウェア開発経験が1年以上ある。
・Jupyter Notebookを使用したスクリプト実行ができる。
・PyTorchを用いたDLモデルの学習経験がある。
・Dockerを用いた環境構築ができ、Docker内からNvidiaのGPUを利用できる。
・独自のDockerfileやdocker-compose.ymlを作成できる。
案件内容

・事業成長のための最も重要な課題の発見、整理、解決
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど各チームの課題解決のための分析設計、データ分析、データ可視化、ダッシュボード設計
・モニタリング基盤の構築、メトリクスの設計
・プロジェクトの実証設計、仮説検証、機械学習プロジェクト等の設計・実行

必須スキル
【SQL】
・基礎的な文法(SELECT, JOIN, GROUP BYなど)と、BigQuery の集計関数、JSON関数などを用いて必要なデータを取り出し、集計できること
【ビジネス】
・仮説設定・検証スキル(ABテスト構築や、適切な指標設計など、論理的・定量的に仮説検証を進められること)
案件内容

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査"

   

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

-Jupyter notebook

※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。

必須スキル
・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験
・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識
・AWS/GCPの利用経験

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