- 〜¥700,000 /月
- 分析基盤エンジニア
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
案件内容 |
製薬企業がマーケティングやMEDICAL AFFAIRS活動のために使うことができる 技術スタック: |
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必須スキル | ・LOOKERやTABLEAU等のBIツールを用いだダッシュボードの開発・運用経験
・BIGQUERYやEMBULKを利用したデータ分析基盤の開発・運用経験
・その他一般的なWEBアプリケーション開発の知識
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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:195件
案件内容 |
製薬企業がマーケティングやMEDICAL AFFAIRS活動のために使うことができる 技術スタック: |
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必須スキル | ・LOOKERやTABLEAU等のBIツールを用いだダッシュボードの開発・運用経験
・BIGQUERYやEMBULKを利用したデータ分析基盤の開発・運用経験
・その他一般的なWEBアプリケーション開発の知識
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案件内容 |
・自社プロダクトであるデータ統合SaaSおよび、AWSやGoogle Cloud等のクラウドサービスを用いたデータ分析基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装 【ツール】 |
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必須スキル | ・AWSやGoogle Cloudなど、パブリッククラウド上でのシステムまたはデータパイプライン構築経験が2年以上
・DWH製品(BigQuery / Redshift / Snowflake 等)の利用経験
・速さよりも品質を重視するため基盤やシステムを通した構築・テストなどの経験がしっかりある方
・Pythonを用いた開発経験
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案件内容 |
【事業概要】 広告効果予測AIを活用した新しいクリエイティブ制作プロセスを確立し、高品質で広告効果の高い当たりクリエイティブの大量制作・納品・配信を可能にすることを目指します。 新しいクリエイティブ制作プロセスを実現するための、クリエイティブ制作画面の新機能開発と保守運用を担当していただきます。 - 効果予測 API のリファクタ・アップデート ( Python, GKE, dbt ) - 新機能開発におけるアーキテクチャ選定、設計、実装 ( Python, GoogleCloud ) - 機械学習基盤、推論基盤のリファクタ・アップデート ( Python, Kubeflow, Vertex AI ) - データ処理パイプライン設計・実装 ( dbt, Embulk, Argo workflow, Dataflow ) - 自動テスト・デプロイ・インテグレーションの拡充 ( CloudBuild ) - サービス保守運用 ( アラート対応、再発防止案策定 ) - 設計の見直しやリファクタを適切に行い、高いシステム品質と事業開発力の維持・強化を目指します - 社内クリエイターから制作プロセスをヒアリングし、制作効率を改善するための施策をメンバーと議論をしながら設計・開発します Vue, TypeScript, Golang, Python, BigQuery, GKE など |
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必須スキル | ・Webアプリケーション・ソフトウェア・DB設計、開発保守経験3年以上
・SQL を用いた DB 利用やデータ分析経験
・GAE, GKE, BigQuery, Dataflow 等の各種 GCP サービスの技術選定や利用経験
・GitHubでのPull Requestを利用した開発フロー経験
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案件内容 |
・デジタルマーケティングツールやデータ分析ツールへのデータ投入のためのETL 準備、実装を行います。
主な使用ツール、サービス: ・Snowflake, BigQuery などの DWH ・Embulk などの ETL ツール ・Hightouch などの Reverse ETL ツール ・AWS, GCP の各種サービス(S3, EC2, Step Functions, ...) ・さまざまなBIツール |
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必須スキル | ・Linux 環境での開発経験
・AWS, GCP などクラウドを使用した開発やインフラ設計・構築の経験
・SQL が実践レベルで書けること(3年以上の実務経験)
・Python, Java, PHP いずれかの言語での開発経験が3年以上
・スピード感が求められる作業が多いので、報告や相談などのコミュニケーションがスムーズにできること
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案件内容 |
・SQLを用いたBigQuery内データソースの加工 ・BigQuery内のデータを活用したTableauダッシュボードの作成 ・既存のTableauダッシュボードのデータソース整理 |
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必須スキル | ・Tableau ワークブックの作成経験
・SQLを用いてのデータ開発の実務経験
・Big Queryに関する知見
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案件内容 |
・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析 Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。 ・言語:Python ・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン:MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり |
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必須スキル | ・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
・Deep Learning を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験:2年程度
・NLPの分類などの実務経験があること(分類(多項分類)、クラスタリング、要約、NER(固有表現抽出))
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案件内容 |
クライアントでは、Deep Learningを使ってSNS上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learningなどの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集いたします。 ・Deep Learning を活用した新たな Webサービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析
【開発環境】 ・言語:Python ・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン:MacBook Pro |
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必須スキル | ・Deep Learningを用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験:2年程度
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
・NLPの分類などの実務経験
・分類(多項分類)/クラスタリング/要約/NER(固有表現抽出)
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案件内容 |
・某大手ネット印刷プラットフォームのデータ案件 ・データ分析基盤の構築/運用 ・各種システムからのBigQueryへのデータパイプラインの構築/運用 ・BigQuery上のデータウェアハウス・データマートの加工処理の構築/運用
技術環境 ・言語 : Python ・データベース : BigQuqery, Aurora MySQL 2.0, Aurora PostgreSQL ・インフラ : AWS (EC2, S3, Lambda etc.) , GCP ・バージョン管理 : git/Github ・CI : CircleCI, Jenkins ・コミュニケーション : Slack, Notion, ClickUP |
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必須スキル | ・GCP、AWSなどクラウドでのデータ分析基盤の構築・運用経験
・BigQuery、Redshift、SnowflakeなどのDWH環境の利用経験(1年以上のBigQuery経験は必須)
・DWHへのデータパイプラインの運用経験
・データベースに関する知識とSQLの利用経験
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案件内容 |
・SQLを用いたデータ抽出。 (Treasure DataにQueryを書いたり、一部Googleタグマネージャーを用いることもあります。) ※データ量が多いため、データ抽出業務の割合が大きいです。 ・Tableauを用いての分析を行う。 ・分析結果をもとに、どのように運用・検討していくべきかを、メルマガ担当など、いろいろなチームへと連携する。 ・分析するために何のツールを利用するかどうかの検討も行う |
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必須スキル | ・Queryを用いてデータ分析を行った経験
・Tableauの知識
・長期での参画が可能な方
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案件内容 | ・分析用データマート開発 ┗ 要件定義、データマート(テーブル)設計、SQL実装、テスト ・バッチ基盤(digdag)の実装、運用保守 ・データエンジニアリング業務 ┗ データの収集、加工、集計 ・データマートの保守運用 ・TableauのViz作成 【概要】 クライアント内のデータサイエンス部署にてデータマート開発実務を担当いただきます。 データマート開発実装をメインにご担当いただきますが、要件定義にてクライアントと直接コミュニケーションを取っていただく必要があります。 |
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必須スキル | ・データマート設計
・Redshift、BigQueryでの大量データのハンドリング(SQL実装、データマート設計)経験
・クラウド(AWS、GCP)、オープンソース(digdag、git)
・要件定義
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