データサイエンティストの案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】

【案件概要】
物流業界向け配車管理サービスを展開している企業にて、カスタマーサクセスエン ジニアとしてご参画頂きます。
※詳細は面談時にお話しいたします。
【案件内容】
〇アルゴリズムを利用した配車計画シュミレーション業務
・シュミレーション要件整理,実行のための顧客コミュニケーション
・データ分析の前処理としてデータフォーマットやテキストの整形
・データ分析プログラム実行,アルゴリズムのパラメータ調整
・データ分析の結果集計(SQL集計、レポートまとめ)
〇シュミレーションBPO業務
・日々の配車計算業務を代行している顧客の業務(1日1~2時間程度)
・顧客オンボード支援
・システムの導入に必要な情報収集、データの整理
・ GoogleAppScriptなどを使った運用改善支援

・ローコードノーコードでアプリケーション開発とデータ利活用ができる営業基盤（ETL、snowflake、Salesforce、Tableau）を、4月から半年かけてSIerと構築していきます。
・アプリケーション開発については、各業務部門が使っているパッケージのアプリケーションを、Salesforceに置き換えていきますが、担当はDX推進部門の1名しかいない状況。
・営業基盤に蓄積されていくデータを、クライアントのビジネスに利活用（客数予測や自動発注など）していくことも必要になりますが、その人材も不足。

マルチクラウド機械学習プラットフォームサービスに付随するデータ分析等を行っていただきます。
■Kubeflow Pipelines
・データ接続
・データ加工
・機械学習モデル構築
・エンドポイント構築機能を実装
■データ分析
• ダッシュボード、データビジュアル機能の開発(実装方法検討中)

GCP/AWS上で運用しているマイクロサービス群の運用業務
・お客様からの問い合わせに対する調査
・発生した障害や不具合の調査、修正対応
・システム負荷軽減やコスト削減などの調査、修正対応

GCP/AWS上で運用しているマイクロサービス群の保守業務
・使用しているミドルウェアのアップデート対応
・使用しているライブラリ群のアップデート対応

位置情報ビックデータを活用したマーケティングSaaSサービス開発における、
データサイエンティスト（機械学習/データエンジニアリング）の募集です。
データ「分析」するのではなく、データ分析できる「アルゴリズム開発」ができるデータサイエンティストを探しております。

【業務内容】
膨大な位置情報データ（数百万ユーザー）を解析し、
実クライアントに役立つ指標の設計や精度の検証及び改善していただきます。
また、解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発も行います。
今後の展望としてはこれからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、
人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤として、圧倒的なトップを取りにいきます。
今回募集しているデータサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを作り上げるポジションです。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
【おすすめポイント】
クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しており、
技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただける環境です。
全社の人数が少ないことで逆に、クライアントの声を簡単に開発部隊へフィードバックでき、
自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

同社は中古マンションを簡単に購入・売却ができるスマホアプリを運営スタートし、
AIや機械学習を用いてマンション購入・売却の仕組みを変えていく不動産テック企業です。
今回はデータチームへの配属となり、既存のプロダクトや新規のプロダクトに対して、グループ会社と連携しつつ、
住に関わる周辺情報を関連されながらサービスを拡大に関わって頂く予定です。
どのような情報をサービスにしていくか分析し、企画まで行って頂ける方を求めております。

【案件概要】
大手自動車メーカー予算管理部門向けのtableauダッシュボードの開発業務を行っていただきます。
詳細は面談時にお話しいたします。
【業務内容】
・要件ヒアリング、顧客折衝
・ダッシュボードデザイン検討・提案
・ダッシュボード開発
・運用手順書作成

【案件概要】
アナリティクス・AI案件の推進
金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを行っていただく。
・PMとしてクライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件に対応し、データを活用した新規事業企画、事業推進も担当

冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を
AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。

具体的には下記業務を想定しております。
・異常検知（異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知）における顧客の課題および要件を理解し、
達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用

【案件概要】
基幹システムのデータをMicrosoft Azureの「Azure Synapse Analytics」で構築したデータ基盤連携しています。
連携されたデータを利用して、MicrosoftのPowerBIを用いて、レポート・ダッシュボードを作成しています。
クライアントは、このデータ基盤とレポートの運用保守を担当しているデータサイエンスチームです。
本ポジションでは、PowerBIを用いたレポートの運用保守をメインに、当該チームの業務をいサポートしていただきます。
具体的には、様々な業務部署からくるレポートやデータ活用の依頼に対して、要件の整理から、レポートの修正・製作(PowerBI・Powerクエリ)までを実施いただきます。
チームメンバーは20代の女性5名となっております。

データサイエンティストとして案件に携わっていただきます。
業務は下記を想定しております。
・モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かし、
目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進

一人当たり2～3件ほどのプロジェクトに参加して頂きます。
期間は3～6ヶ月単位のプロジェクトが基本となります。

情報の持ち出しや内部不正などを検知するデジタルリスクサービスを展開されている
今後が注目されている企業様から集められたログデータの収集から分析まで一貫して担っていただく
データーサイエンティストを募集しております。
起業や官公庁向けに収集されたデータの収集と解析し、そこに生じる可能性が高い
セキュリティー上の問題点を洗い出していきます。
基盤構築は自社内の別チームにて対応を行うため、基本ログデータの収集→分析業務が主になります。

情報の持ち出しや内部不正などを検知するデジタルリスクサービスを展開されている
今後が注目されている企業様から集められたログデータの活用して情報漏洩を検出するサービスの
アプリ構築、保守運用をご担当頂くデータ基盤エンジニアを募集しております。
起業や官公庁向けに収集されたデータの収集と解析し、そこに生じる可能性が高い
セキュリティー上の問題点を洗い出していきます。データの収集と分析は自社内の別チームにて
対応を行うため、基本データ基盤構築と保守運用業務が主になります。

[内容]
コンサルティングに関わる作業全般を行なっていただきます。
[具体例]
①金融領域の与信モデルを評価・導入支援
②カーリース事業のAI導入案件（弊社経由1名参画中）
→どちらもメインはテーブルデータ。データ収集から機械学習モデルを作る
その他に以下がございます。
・画像データの前処理関連のPGM作成等
・テーブルデータクレンジングのPGM作成等
・アドホック分析
自社開発プロダクトにて、AIモデルやAIアルゴリズムの開発を行っていただきます。
[魅力]
様々な業種・分野にチャレンジできる。
ご経験やスキルやご要望に沿った案件に参画いただきます。
・一人当たり2～3件ほどのプロジェクトに参加して頂きます。
期間は3～6ヶ月単位のプロジェクトが基本となります。
募集ポジションは①スペシャリスト、②アナリストがございます。

[業務内容]
・現行仕様調査を行なっていただきます
・データソース設計を行なっていただきます
・ワークブック設計を行なっていただきます
・単体テストを行なっていただきます

Informaticaを活用したデータ連携基盤構築を行っていただきます。
ご参画いただいた際には、設計からテスト完了までの一連の行程を管理、遂行していただきます。

【案件概要】
某ファッション通販サイトのデータ抽出業務を行っていただきます。
詳細につきましては面談時にお伝えいたします。
【業務内容】
・データ抽出の依頼タスクに従いSQLの作成
└BigQueryまたはmariaDBを使用
・ビジネスサイドの依頼内容の整理（データ抽出以外のタスク）
└現行の仕様の調査や不具合の調査など、結構そのときどきで発生した問題を解決していくようなイメージです

大手証券会社のデジタル部門におけるデータサイエンティスト支援を行っていただきます。
・先方からオーダーいただいたデータ分析
・分析に基づいた示唆出し
・会議のファシリテーション

四輪市場における新車/中古/部品それぞれの市場における、
顧客価値観・要求/環境変化に基づいた価格等の商品属性に応じた、台数が予測可能なモデルの構築業務です。
【基本的な作業】
・SQL/Pyrhonによるデータ抽出・加工・集計処理
・Pythonによる分析・予測モデルの構築
・上記分析およびモデル作成における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの作成およびご説明

【案件概要】
様々なデータサイエンスの課題に共に取り組んでいただけるデータサイエンティストを募集しています。

顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援するプロダクトを運営しており、データサイエンスを駆使することで、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定します。
広告効果に基づいて決定された最適な広告予算配分が提示されることで、ユーザはよりよいマーケティング戦略を立てられるようになります。
高度な統計学の手法を駆使したマーケティング・ミックス・モデリング (Marketing Mix Modeling: MMM) の手法が実装されていることが大きな特徴です。
これによりテレビCMなどのオフライン広告でさえも、オンライン広告と統合して定量的な分析ができます。
そして当社では、プロダクト開発だけではなく、上記プロダクトを導入いただいている顧客のマーケティング課題解決のために、
顧客の保有するデータを個別のプロジェクトとして分析する役割も担っております。
課題整理、問題の定式化から入り、分析、レポーティングまで一貫して行っており、
これらのプロジェクトを推進できる経験豊富なデータサイエンティストを募集しています。

【業務】
・DataBricksのテンプレートの開発やアドバイザリー的な役割
・リードクラスのエンジニア

データ分析基盤(データクリーンルーム)の設計/開発対応を行っていただきます。
・現行案件をベースに、Data Engineeringチームの設立 (データベースやデータウェアハウスに関する案件対応)
・広義的なエンジニアチームの一員として、様々な案件への対応可能性（他既存案件、新規案件、アドホック対応、PoC対応等）
・必要に応じて、ヘルプや検証チームとしての活動

数億件のデータを扱う大規模なデータ分析業務をご支援いただきます。
商品情報の特性（危険品）分析や、在庫情報の最適化を目的としたデータ分析ならびに、
データ分析、およびデータ分析に必要なデータの収集・加工ツールの開発をご担当いただきます。
扱うデータは商品情報（マスタ）、在庫情報、入出荷情報（トランザクション）など多岐にわたります。
クライアントが提示した分析テーマをロジックを開発していただき、
開発したロジックをもとにデータ分析を実施してレポートしていただきます。
現時点ではデータ分析用の基盤（仕組み）がないため、仕組みの構築も将来的には担当いただく想定となります。

IoTや人体認証技術を活用してテレビやコネクテッドTVの視聴データを蓄積しているスタートアップ企業で、
この技術によって「誰がテレビの前にいるか」「視線がテレビに向いているか」を1秒単位で判定し、
これを独自の「注視データ」として取得し、テレビCMのメディアプランニングや番組・CMのクリエイティブ作りにデータドリブンの概念を業界に広めています。
お客さまは、CM広告主・放送局様、今後はOTT企業も対象。SaaSモデルでデータ提供やコンサルを行なっています。

【想定している業務内容】
（1）クライアント課題の解決（クライアントへの出向はありません）
・ビジネス課題に対して、どのデータをどのように分析すれば解決できるかを設計
・SQL/R/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析
・分析レポートの作成と分析結果の報告

（2）自動化・仕組み化による業務支援
・データベースの整備
・定期納品物の自動化
・依頼されるデータの加工・抽出

【チーム体制】
データ・テクノロジー担当執行役員： 1名
データサイエンティスト：4名
エンジニア　　　　　　：5名（＋フリーランス7名）

※パソコンはご自身のものでご対応お願いできますと幸いです。

【概要】
・データ基盤（DWH/データマート/etc）やパイプラインの要件定義／設計／実装／テスト／運用・保守を担当していただきます。
初期的には、各種モニタリングのためのデータマート作成が中心業務になります。モニタリングやダッシュボードの開発は、データアナリストが担当します。
■業務ごとの分量
・データ連携や自動化・バッチ作成等のパイプライン業務が3割、BQ等を用いたDWHやマート開発開発業務が5割。データアナリスト等と連携したダッシュボードへのI/Fの要件定義作成や各種会議などの業務が2割程度。
■組織体制
・既存メンバー　データサイエンティスト＆データアナリストが2名で、データエンジニアが現在不在です。
組織としてはじめてのデータエンジニアになります。ただし、社内全体としては、インフラ/セキュリティの部署や開発部署に、バックエンドのエンジニアが多数所属しておりますので、協力して業務を進めることになります。
■その他
・メンバーは平日9：00～19：00をメインに稼働しており、途中休憩はご自身の裁量で取っていただきます。
・稼働に関しては0.5人月稼働であるため、基本的には平日の日中稼働をお願いしますが、具体的な稼働時間帯や曜日に関しては、相談させていただきます。
・毎日30分程度のミーティング・朝会or夕会を行います。可能な限り参加していただきたいです
・週次のスプリントでアジャイル的開発の進捗や報告やレトロを実施しています