������������の案件一覧

[ポジション]：BIエンジニア

現在DWHを利用しているが今後はTableauを利用しデータ連携を行う。

・TableauServerへのデータ連携構築経験

[ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア

- 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ

(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)

(b)機械学習モデルのPoC
　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）
　(b-3)PoC結果のレポーティング

(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

– Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
– 機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験（クラウドリソースを活用）
– レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
– SQL,Python,クラウドリソースの経験

　-SQL（特にAWS）によるデータ加工経験
　-Pythonによるデータ加工・モデリング経験
　-状態空間モデルにおける知見

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）

住宅系・商業系データの分析用前処理として、
実データと最低限の設計ドキュメントを用いてデータクリーニング・加工を行う。
実データが定義書と乖離している部分もあったりするため、
必要に応じてメンバーとコミュニケーションをとり、
ドキュメントとコードにまとめていく。

■SQLスキル
　→ PKの重要性を理解し、データクリーニング、加工（集約・結合）等ができる（実際にはPresto）
　→ 自己結合の階差データ作成/GroupBy時CASEを使った条件集計/window関数理解/with句・サブクエリ入れ子処理綺麗に書ける
■AWS利用経験
　→ IAM（セキュリティ・権限回り）について最低限理解がある
　→ Glue/Athena利用経験あるとなお良い
■高い倫理観
　→ 大きな企業での仕事の方法に理解がある方
　→ セキュリティや安全/安定を重視

・物体検知/画像分類のAIモデルの作成　
・作成したAIモデルをエッジデバイスに適用

・AIモデル開発経験 ※自己学習レベル可

統計解析･機械学習の知見を活かし、
グループ企業の豊富なユーザ接点から得られる各種データを
どのように組み合わせれば顧客価値を最大化できるか、
ビジネス反映までのプロジェクトマネジメントを実施する、
横断データ戦略チームにジョインして頂きます。

■想定業務
・ゲームドメインにおけるアドホック分析全般
　- ロイヤルユーザ設計
　- KPI可視化用データマート作成
　- ステークホルダーへレポーティング
　- 要因調査のための深堀り分析
・レコメンドのtrain(&test)データ設計

・複雑な条件のSQL文が書ける
・ステークホルダーへ分析レポートできる
・カウンターパートに足りない情報をヒアリングできる
・分析要件を口頭ベースの情報から設計できる
・分析のスケジュールを自身で組める（自分から内部向けレポートしたいと言える）
・機械学習のtrain(&test)データセットを組んだことがある

・通販番組映像の自動短尺化
録画された通販番組映像の自動短尺化に向けた深層学習のモデル選定、
検証や画像処理による映像の自動短尺化を実施
最終的には社内システムとの連携が必要なため、システム開発チームとの連携

・画像分類、セグメンテーション、物体検出のモデル作成・チューニング経験
・画像処理、画像解析、色空間変換、コントラスト変換、ガンマ補正、特徴抽出等の知見

Python、Excel、PowerPoint
クロス集計、クラスター分析、時系列分析、レポート作成
様々なデータの活用、かつ、データの取り込みから分析企画・開発、運用改善
データから見えるビジネス機会の検証と検討

・Python Prophetを使った時系列予測モデルの作成
・開発環境はローカルのJupyter Notebook（Win）を想定
・既存予測結果、実績との精度比較検証
・データ加工から検証までの一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化までを担当

Python/モデル開発経験/フレームワークに落とし込めるスキル