Pythonの案件一覧

クライアント内の様々なSQLを用いてデータを抽出、加工（名寄せ）

データの統合等を行いデータ管理をお願いします。

加工に一部Python使用
データ内容例）

位置データ（緯度経度）、飲食店データ、上場企業データ、理美容店データ、法人電話帳データ、統合POIデータベースetc
複数のデータに触れることが出来データの理解を深めることが出来るPJとなり、スマホユーザーであれば1度は見たことがあるようなプロダクトに触れることが出来るPJです。

※ フルリモート可ですが、プロパー社員が週2オンサイトなので週1でもオンサイトできると望ましい。

小売店舗経営を支援するダッシュボードに関わるデータ抽出・分析をお任せします。

＜クライアントが提供しているサービスとは＞

現状の店舗経営は他業界に比べ経営者のKKD（勘、経験、度胸）に依存した経営体制が多く、経営者による意思決定の質のばらつき、現場に適切な説明責任を果たすことができない、分析にコストがかかるなどの課題が存在しています。

提供しているサービスは、店舗経営のオーナーや現場に対して、必要な項目を可視化することで、経営の日々の業務改善の意思決定をサポートするサービスとなります。
■募集背景

2020年にクライアント向けサービスの正式版をローンチしてから利用店舗数が順調に増加しています。

利用者数増大に伴いプロダクト運営のKPI・メトリクスのモニタリング体制の強化、プランナーが意思決定するためのデータ分析業務をお願いします。
■具体的な業務

・SQLやPythonを利用したデータ抽出

・データに基づいたKPI設計サポート・分析

・ユーザー行動分析

・US/CS部門に展開するプロダクトKPIダッシュボードの構築

・エンジニアと協業したデータ基盤のモニタリング

クライアント内データを活用し、事業開発メンバーとしてPJを推進していただけるデータサイエンティストを募集しています。

データ内容例）

位置データ（緯度経度）、飲食店データ、上場企業データ、理美容店データ、法人電話帳データ、統合POIデータベースetc
既存PJの更なる推進や0→1の新規PJ発足への事業開発をお願いします。

【背景】

アクセス解析データ/DBデータ/APIデータ等合計600TBのデータ基盤を管理データ基盤を管理・改善する人員が不足しており今回の募集にいたりました。
【お願いしたい業務】

* 運用改善

* データ基盤関連ツールの導入(ELTツール - dataform, データガバナンス - dataplex/DataCatalogなど)

* CDPの構築(店舗向け、ラベル推定/スコア推定など, SFAツールへの連携)
【できればお願いしたい業務】

* 新規データ連携対応(DB - embulk, API - Cloud Run/Pythonによる実装)

* データマート整備(Composerなど)
DWHはbigqueryBIはtableauはtreasuredataにアクセスし可視化しています

データアグリゲーションの観点からIoTセンサー作成の検討をしており、企画～技術検証まで対応を想定。

企画側については弊社プロパーにて対応想定であり、本募集についてはハード側の技術検証を主な期待値とし、具体的はPythonを用いたコーディング、IoTに係る技術検証（モックやRaspberry Piでの実装をイメージ）、又は技術検証設計などを期待値としている。

・ヘルスケアデータ等を活用したデータ分析作業や機械学習プログラム作成

・特定の案件や作業を長期間実施するのではなく、2～3ヶ月単位の案件を複数実施して頂くことを想定（並行実施あり）

・お客様リーダのもとで、チームで作業ができる体制が望ましい

マーケティング効率化SaaSプロダクトの運用とサービスの安定稼働をリードしていただきます。

ミッション・クリティカルで社会的価値の高いプロダクトを担う重要なポジションです。

インフラシステムの開発・運用戦略および計画の策定、サービスを提供するインフラシステムの設計・構築・運用を担当します。
【業務内容】

- テックリードとしてTechnical PdMとのロードマップ作成

- プロダクト/機能の設計、ローンチに伴うプロジェクト管理

- エンジニアメンバーの技術向上を目的としたメンタリング
【担当工程】

企画 / 要件定義 / 基本設計 / 詳細設計 / 実装 / テスト / 運用・保守

様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用

・本募集は推薦チームにアサインを想定。
【業務スコープ】

「機械学習モデルの開発およびシステム実装」

- ※以下、DWHのDBログを想定

- 案件の要件定義をPMと行う

- 前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation

- 機械学習モデルの構築（推薦、CFML、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）

- モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用）

- BIツール(Looker)上で、案件のKPIとモデル精度の監視

■技術開発（メイン業務）

・データ分析系の技術開発（需要予測や最適化問題等）。

■要件定義・ソリューション提案（メイン業務）

・顧客や社内メンバーとの議論によるビジネスソリューション構築。

・顧客の潜在要件を把握し適切な機能要件・仕様を定義。

・他の開発メンバーと連携し評価しリソース見積を実施。

■技術ブリッジ

・海外開発メンバーに顧客からの要件を伝え、連携して開発。

・ビジネス側からの技術的問い合わせに海外開発チームと連携し対応。

■開発計画（海外開発部隊と協働、シニア向け要件）

・AIの開発ロードマップの構築にビジネス側の情報を考慮したフィードバックを与える。

・技術を横断的に理解し新規視点から複合ソリューションの開発計画を提案する。

・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。