データベースの案件一覧

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該当件数：252件

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【AIエンジニア/Scipy,Numpy】大手企業と連携した研究/ソリューション開発をする機械学習エンジニア募集（ロボットチーム）

リモート
案件内容

[ポジション]：AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発
必須スキル

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

【AWS/データエンジニア】顧客データベース次世代化プロジェクト

リモート
案件内容

【概要】
・旧データベースの内容を新データベースに名寄せを行うプロジェクト

【対応内容】
・データの名寄せ
・データベースの論理設計
・データクレンジング処理プログラムの作成
・SQL速度高速化

【開発環境】 ・AWS Glue
・AWS Lambda
・AWS Redshift
必須スキル

・名寄せ・データクレンジング経験があること
・データベースの論理設計経験があること
・ETLツール使用経験があること
・Pythonによるバックエンドロジック実装経験があること
・SQL操作ができること(HAVING,CASE文,サブクエリ等は必須)
・データウェアハウスとデータレイク構築経験があること

言語自動翻訳システム　インフラ基盤の構築およびエンジニアの開発サポート

案件内容

▼具体的な仕事内容　

・AWSのマネージドサービスとミドルウェアを活用したサーバーの設計、構築　

・オペレーション自動化や監視ツール等、サービス運用に必要なソフトウェアの開発　

・システムの提案、パフォーマンスチューニング　

・ミドルウェアやネットワーク等の性能試験

必須スキル

　・AWSのサービスを使用して設計・構築・管理が可能な方
　・各種サーバの設定
　・セキュリティ対策

エンターテイメント領域におけるデータ集計、分析（Excel/Tableau）

案件内容
【案件概要】
　芸能事務所のデジタルマーケティングを推進している部署にて
　膨大なデータの集計業務と複数データを組み合わせた分析をご担当頂きます。
　主にグッズの購買データや音楽配信周りのデータなどを紐解きながら、
　マーケティング施策に生かすための分析実施、アウトプットが求められる案件でございます。
　＜主な業務内容＞
　・Excelでのデータ集計・分析
　・Tableau等のBIツールを使用したデータの可視化・分析
必須スキル

・BIツール（Qlik View/Tableauなど)の使用経験
・ExcelやAccessを用いた集計/分析経験
・データ分析や、マーケティング領域についての知識・ご経験がある方
・課題に対して必要な解決策や分析手法を考えられる方

【リモート/稼働率調整可】デジタルマーケティングアナリスト

リモート
案件内容
◆業務内容
クライアントのデジタルマーケティング活動を技術領域から提案。
CRMデータベースを使ったデータ分析を担当してもらいます。(費用の最適化)
システムは、データ分析基盤にトレジャーデータのCDPやBigQueryを活用(広告DMPやIoTログ)
見込み顧客のニーズが把握(来店頻度や閲覧ページなどのからオンラインの行動をトラッキング)
行動履歴や 属性情報などから、検討の度合いを計算するスコアリングもしていただき、
顧客の購入意欲の予測、購入傾向の分析などがメインとなります。
マーケティングのROI検証、予算配分計画の作成等に活用することが目的です。
＜ロイヤル顧客育成要因/顧客離脱要因＞
必須スキル

以下のいずかに当てはまる方
・アクセスログ解析
・オンライン・メディア価値分析
・新規KPIの設計
・CRM 分析

リモート可/稼働率80%～　メタデータのETL基盤の改良・構築、視覚化に必要な基盤の構築

リモート
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）

分析基盤クラウド構築案件

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

大手クレジット会社での与信モデル更新

案件内容
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
必須スキル

・クライアントに一緒に能動的に動ける方。
・データベースの知識
・SQLの経験
・上流経験者

大手BtoCサイト向け分析

案件内容
【課題】
・案件リリース後の効果検証が出来ておらず、次の企画検討時に成功や失敗要因が活かされてない
・企画立案時に裏付けとなるFact調査や想定効果試算が粗い事が多く、リリース後にインパクトが出ないケースがある
【実施業務】
・案件リリース後の効果分析
・企画検討時のFact調査や想定効果の試算
必須スキル

・SQLを自在に扱うスキル
・データベースに関する知識
・プレゼンスキル (分析結果をわかりやすくまとめ説明する力)
・統計学に関する全般的な知識 (統計検定 2級レベルの理解)
・RもしくはPythonを使ったデータ分析スキル (データ分析課題をクリアする水準)
・機械学習の基本知識 (CouseraのMachine Learingコースはクリアする水準)

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