AWSの案件一覧

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該当件数:127

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案件内容

データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。

データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用

[開発環境]
インフラ:GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL):CloudComposer (Airflow)
DWH:BigQuery
その他インフラ管理:Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール:Google Data Portal / Tableau
分析環境:Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
その他:GitHub / Slack / Notion

[チーム体制(業務委託の方含む)]
・統括ディレクター: 1名
・データエンジニア: 1名
・機械学習エンジニア: 1名 (兼務)
・データサイエンティスト: 3名
・技術顧問: 1名

必須スキル

エンジニアリング
・GCP や AWS などの主なクラウドサービスにおける開発経験。
・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
データ専門性
・SQLを記述する事が出来る。 (数十行位) 
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。
ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・論理的思考力。 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など) 
・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)
・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)

案件内容

=短期的=

  • ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
  • A/Bテストによる施策の効果検証
  • 統計的因果推論による施策の効果検証
  • 自由記述データの自然言語処理
  • 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
    =長期的=
  • 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
  • コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
  • 検索エンジンのアルゴリズム改良
  • コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習
必須スキル

◆データサイエンス
– 統計検定2級レベルの知識
– 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
– マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ ビジネス
– 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
– ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
– 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆ エンジニアリング
– SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
– Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
– Git・GitHubの利用経験

案件内容

大手卸小売業のデータエンジニアとして下記業を担当いただきます。
・AWS等のクラウドサービスを活用したデータ分析
・Redshiftでのデータ分析基盤構築
・各種KPI設計およびTableauなどのBIツールでのダッシュボード作成

必須スキル

・データ分析プロジェクトの経験
・データ分析基盤設計、構築、分析経験
・Redshift経験
・python経験
・BIツール経験

案件内容

社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・AWSのDWHと各種サービスの繋ぎ(データエンジニアリング)と完成したモデルのデプロイ(サーバーサイド)及び評価(DevOps)
・レポーティング業務、仕組み化
・分析評価業

必須スキル

・pandas/python/SQL経験
・データ分析業務(pandas)
・データエンジニアリング業務
・分析アウトプットの作成経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

案件内容

マルチビームソナー(音波測定)ノイズ除去をするなど、これまで目で見て人がとっていたのをAIで除去することを考えている。
また、以下のような案件を抱えており、開発支援してほしい。
・画像・地形データのAI解析 (領域分割、特徴検出、物体検知)
・3次元点群のAI解析 (領域分割、物体検知)

利用技術
Python、Git、AWS(クラウド環境)、SageMaker
CNN、PointNet++、SPVConv

必須スキル

上記案件に対応できる経験。
※モデルを適用してパラメータ調整するだけでは不十分なことが多いので、経験豊富な方が望ましい。

案件内容

【業務概要】
新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。

【具体的な業務】
新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。

機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。

◇利用技術
・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

必須スキル

・機械学習を用いたシステム開発・運用経験
・モデルチューニングのためのEDAの経験
・パブリッククラウドサービス上での開発経験
[求める人物像]
・個の力ではなく、チームの力を最大化させることにモチベーションを感じる方
・あるべき論だけではなく、現状を踏まえた上で清濁併せのんでプロジェクト推進ができる方。
・実際に手を動かし実行してくれる方
・新しい技術などに好奇心をもち積極的に挑戦してくれる方

案件内容

[概要]
・某自動車会社向け総合サービスのクラウドプラットフォーム上で、
様々な経営指標の分析やレポート化を行い、分析ロジックの構築を行う。
[業務詳細]
・緯度経度/位置情報を⽤いた個々の⾞台停⾞位置のマップ表⽰機能をベースに、
様々なロジック/機能を有するダッシュボード開発を⾏うために必要な、データ分析企画立案。
分析項目の選定から、分析ロジックの考案(設計)から実装支援。
(※Looker使用だが、開発などの実装は対象外)
[開発環境]
・言語:SQL / Python / R
・GCP上での開発経験
※基本的にはSQLによるデータ抽出加工などクエリ作成+必要な分析やモデリングをPython/Rで適宜実行

必須スキル

①システム設計、Workフローサービス
②Python / R /SQL等での分析
・データ抽出経験3年以上
③ビッグデータの蓄積及びデータ利活用のための情報基盤/
 プラットフォームの構築プロジェクト経験
(GCP/AWS等複数のクラウドサービス利用経験が望ましい)
④一人称で動ける方

案件内容

・10ヵ年計画で実現する次世代医療分析基盤の大規模開発のスタートラインを切るメンバーとして、インフラ設計段階から開発、本番適用まで一貫して携わっていただきます。
・また、国内医療での利用拡大が約束されている分析基盤の継続機能開発及び運用を実施します。

【開発環境】
・AWS:SageMaker、WorkSpaces、VPC Endpoint、Redshift、Aurora、EC2、ECR、S3等
・言語:Python、SQL

【対応内容】
・要件定義及びテスト設計
・インフラ設計及び監修
・ネットワーク及びセキュリティ設計
・開発実装及びテスト実施
・外部ストレージとの繋ぎ込み開発

必須スキル

・AWSでの開発実務経験及びテスト実施経験が3年以上ある
・AWSの複数サービスを使用したアプリケーション開発にインフラ設計から携わった経験がある
・CCNA程度のネットワーク理解
・LinuCレベル1程度のLinux理解

案件内容

研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。
【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。
・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング
・機械学習前処理(アノテーション等)
・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発
【期待する責任】
・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援
・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援
(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

必須スキル

・機械学習における前処理からファインチューニングまでの一連のタスクを単独実行できること
・汎用プログラミング言語(Python, C++, SQL など)
・フレームワーク (PyTorch等)
・開発環境 (AWS, GCP等のクラウド環境, Docker)
・ツール (GitHub, Confluence, Jira, Google Workspace, Slack, Zoom, Colab等)
・優れたコミュニケーションスキル

案件内容

Primeのデータ分析担当者と共に、生命保険企業向けのデータ分析業務をご担当頂く予定です。
・保険事業リスク管理に掛かる、データ分析の高度化PJ
・データ調査、データ分析設計、AIスコアリングモデル策定、統計値指標に基づく異常値分析など
・分析担当メンバーとして、上記工程を分析チームと共に実施。
[関連システム/スキルマップ] Python、R、SQL、AWS、SAS、Tableau、他

必須スキル

・データ分析上流工程の経験(データ調査/分析設計/環境構築など)
・Python、R、AWSなどの言語/環境を用いたデータ分析実務経験
・ロジスティックス回帰等を用いた統計解析経験(類似経験でもOK)
・機械学習を用いた、AIスコアリングモデルなどの経験(類似経験でもOK)
・クライアントコミュニケーションスキル(プレゼン等)

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