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】

【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

女性をターゲットとしたヘルスケアアプリ(React Native等のiOS・Androidのクロスプラットフォーム)開発において、
データサイエンティスト業務をご担当いただきます。

特にお任せしたい役割
・AIチャットにおけるアルゴリズム開発
・アプリ内行動履歴、ヘルスケアデータの可視化

現在運営中のスマホ向け戦略バトルRPGゲームプロジェクトにて、データサイエンティストとしてご参画頂きます。

《主な業務内容》
・ゲームのイベントや施策の分析と効果検証
・ゲームが抱えている課題へのデータアプローチによる提案
・分析ツールを用いたデータの可視化、運用

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発をご担当いただきます。
機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため募集を行なっております。
業務詳細は下記となります。
・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発
・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発

某リサーチ/コンサル会社向けにデータプラットフォームであるSnowFlakeの導入支援を行ていただきます。
業務システム上に蓄積されたデータ（属性系/業務系の構造化データ及び音声/動画/画像等の非構造化データ）の
SnowFlakへの収集/蓄積にあたり、データモデルの作成/データ管理方法の整理を行っていただきます。

【業務内容】
・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発
・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発

【案件概要】
データサイエンティストとして、幅広い業種におけるクライアントのデータ分析・活用等のコンサルタント業務からカスタマーサクセス部とのプロダクトへのオンボーディング業、
プロダクトの新機能の立案等の業務をお任せいたします。
【業務内容】
・データ分析(Pandas, SQL)
・データコンサルタント業務
・カスタマーサクセスチームと連携し、クライアントの設定KPIの分析・追加カラムの提案
・プロダクトの新機能の企画立案
・クライアントとのデータ連携のためのコミュニケーション

企業が成長するために必要なソリューションを多数展開する「マーケティングプラットフォーム」を提供しております。
属人的な判断とアナログ業務をなくし、最適化されたオペレーションを実現するためのさまざまなサービスをご用意しております。

・データサイエンスを用いたプロダクト/サービスの機能開発
・事業担当者と協議し、プロダクトやサービスのあるべき姿を設定し開発に必要な要件を定義
・必要な技術の調査、報告、選定
・状況に応じた大小の機能実装にかかわる作業
・組織のデータ分析レベル向上

車両企画担当部署における電気自動車の車両全体性能に関する分析をお願いします。
電気自動車の各種センサー・ソフトウェアから収集された走行データを用いて、各機種ごとのドライバーの運転行動を分析し、現状を把握をしていただきます。
【開発環境】
・PC：Windows
・データベース：Amazon Redshift
・クラウドストレージ：Amazon S3
・使用言語：SQL、Python
・クエリ実行環境：SQL workbench
・Python実行環境：JupyterNotebook
・コミュニケーションツール：Slack、Teams
【対応内容】
・分析設計
・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工
・Pythonを用いた集計・分析・可視化作業
・Powerpointでの分析レポート作成作業
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明
・Teams上でのクライアントとのコミュニケーション
・社内ミーティングへの参加

顧客内の情報を一元的に管理・可視化する、データ分析基盤の開発支援です。
チームメンバーと共に試行錯誤しながら下記の業務を中心に進めていただきます。
・AWSの各種サービスを活用した実現可能性の調査
・各システムからのデータ収集・データ加工・データ整形機能の設計・実装
・BIツールによるデータ可視化機能の設計・実装
・テーブル・クエリ操作や、データモデルの作成など

顧客とコミュニケーションしながら、データを抽出・分析し、分析結果の報告や、
改善施策の立案支援などを行います。

当クライアントが受注している大手化粧品及びサプリメント製造販売会社案件で、外資コンサルが切り出した分析をご担当いただきます。
・直近のゴールをブランドポートフォリオの再定義と置き、必要なサーベイを実施。
・サーベイ結果及び、自社ECの商品情報、顧客情報を元に、顧客・市場セグメンテーションを対応いたします。
・分析の内容は、新たなブランドポートフォリオを作成するための下記3つです。
・外部のアンケートモニター会社を通じたインターネット調査をしたデータを用いた市場顧客セグメンテーション、価値要素の分析
・自社ECサイト会員へのメールを通じたインターネット調査と、購買履歴データ、会員プロファイルを利用した、顧客セグメンテーション
・以後の分析を簡略化させるためのデータマート設計・構築
※取得可能なデータは現在ヒアリング中であり、設計中のサーベイの結果と掛け合わせる前段階のデータ整理を含みます。

某IT系クレジットカード会社にてデータサイエンティストを募集いたします。
・ チャットボットの内製化におけるデータ分析と訓練データ調整
・カード会員新規⼊会数予測
チャットボットは、自然言語処理の専門的なスキルは必要ではなく出てきたデータの分析と評価がメイン。
クライアント側担当者は、クライアントのデータサイエンス。
カード会員新規入会数予測は、機械学習器こそランダムフォレストですが、2段階に分けて予測するなどの工夫を入れているところがポイント。
クライアント側担当者が非専門家の為、アーキテクチャを噛み砕いて説明するコミュニケーション能⼒が必要。(現状はPMがほぼ巻き取ってくれている)

大手自動車メーカー向けデータ基盤構築および可視化業務です。
車両物流および部品物流に関する在庫管理システムをSnowflakeを用いてクラウド移行する支援を行なっていただきます。
また、担当者および役員が表無で利用するダッシュボード画面をTableauを用いて作成していただきます。

分析組織のプロジェクトマネージャーのもとで、
事業におけるマーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をお任せします。

【開発環境】
・データベース : BigQuery
・分析環境 : Colaboratory, VertexAIなど
・言語：Python または R
・コミュニケーション/タスク管理 : Slack, Notion

【案件概要】
開発ユニット所属のデータサイエンティストを募集します。
開発ユニットは5つの事業部が展開する20以上のライフメディアプラットフォームに横断的に関わる開発組織です。
これらの事業部のうち複数のデータ分析・機械学習案件を担当していただきます。
【業務内容】
主な仕事は各サービスの検索・レコメンドの改善になります。
豊富なログデータをもとに、まずは弊社で実績のある手法の横展開を行っていただきます。
ご経験・スキルによっては、新たな手法を論文等の調査・その試験的な導入まで担っていただく可能性もあります。
また、今後機械学習の運用をより組織的に行っていくにあたり、MLOpsの基盤作りにも携わって頂きます。
その他、必要に応じて全社的なデータ基盤の整備や、Lookerによるデータ可視化、
マーケターやセールスによるLookerやBigQueryを用いた分析の補助等もお任せする可能性がございます。

【案件の魅力】
・多種多様なWebデータをもとにログ収集・加工・機械学習・デプロイ・システム化までの全体を担うことで、単なるモデル作成に留まらない経験を得られます。
・検索やレコメンドに関する知識・経験を修得できます。
・自らの施策の実績を売上の改善という明確な形で積むことができます。
・マーケターやセールスなどビジネスサイドとの協業により、Web領域におけるビジネス感覚を得ることができます。
・クラウド（GCP）ベースのデータ基盤に精通できます。

下記2つのどちらか一方もしくは、適切な工数分割により並行で対応していきます。
案件①：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、定められた法人内のユーザー群の動画視聴履歴と視聴前後のテスト結果の変化を追跡、この変動に対しての相関を分析いたします
・法人にお返しするレポートにおいて必要な動画視聴状況とテスト結果の変化についての可視化をご担当いただきます
・相関を与えうる有望な指標の探索のための分析、特性に応じたユーザーのセグメント分割の実行をご担当いただきます
案件②：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、導入法人や一般消費者のユーザー動向を追跡、よりこのサービスの活用を行うための施策を定量的な分析から導出します
・分析設計を元に適切なセグメントに分けたユーザー群のプロファイル探索をご担当いただきます
・上記で得たプロファイルを元に、より活用が進んでいくための施策を提案するための根拠となる分析をご担当いただきます
【対応内容】
・Pythonによる探索的データ分析
・分析設計補助
・分析設計の下での相関分析
・顧客セグメント分割などのクラスタリング分析
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明

大手自動車メーカーの車両企画担当部署における電気自動車の車両全体性能に関する分析を依頼いたします。
電気自動車の各種センサー・ソフトウェアから収集された走行データを用いて、各機種ごとのドライバーの運転行動を分析し、現状を把握するといった業務内容となっております。
こちらの案件では、技術スタックよりも説明能力であったり、分析のロジカル性などを重視しております。
【対応内容】

・分析設計
・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工
・Pythonを用いた集計・分析・可視化作業
・Powerpointでの分析レポート作成作業
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明
・Teams上でのクライアントとのコミュニケーション
・社内ミーティングへの参加

大手小売企業が新規に展開中の衣類レンタルサブスクリプションのレコメンドシステムの開発に向けて、顧客行動データから導出するインサイトをもとにレコメンドシステムのロジックの設計及びロジック部分のモデル開発を行います。
【対応内容】
・各種データを開発環境から取得、分析のためのデータを構築
・分析における仮説立案・集計およびインサイトの創出
・レコメンドのためのロジック実装
・作成したコードに関するクライアントへの解説と仕様書の作成

ビジネス部門のデータ活用推進のためのナレッジ社内共有サービス開発において、データ利活用事例の検討と体系化及びドキュメンテーション
上記のためのクライアントミーティングへの同席をお願いする予定です。

全国の自治体から集まる健診データやレセプトデータなどのヘルスビックデータの活用とソーシャルマーケティングで行動変容を生み出し、予防医療から人と社会を健康にする急成長中のヘルスベンチャー企業です。
今回は事業規模拡大による組織強化のため、事業を支えるコアシステムである、ビッグデータ分析基盤を開発するエンジニアを募集いたします。
▼主な業務内容（下記業務内容の中からご対応いただけるものをお願いします）
- GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発
- 事業のDX化に伴うインフラ開発
- 既存システムの運用/開発
- 将来的にはWebサービスやアプリケーションなど新規事業の開発可能性もあります。

【案件概要】
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です。
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。
【業務内容】
・広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する
・社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する
・また、MAGELLAN に限らず弊社が開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う
【PoC例】
・繰越効果や飽和効果などを考慮した非線形な広告効果の推定
・状態空間モデルによる動的に変化する広告効果の推定
・非線形数理最適化による広告予算配分の最適化
・統計的因果推論に基づく、より妥当な広告効果推定手法の探究

ゲームやサービスに蓄積された大量のデータを駆使して、
ゲームやサービスの改善につながる業務を担当していただきます。
ゲームやサービスのプロデューサーやディレクターの参謀役として、
構築した仮設を元にした施策提案だけでなく集計やレポートの作成を含む効果測定まで行っていただきます。
担当するゲームやサービスのプロジェクトメンバーに
データの重要性を伝えデータにアクセスする環境を整備する業務も行っていただきます。
・SQLを用いたデータ集計、レポート作成
・課題発見や施策検証
・社内の様々なスタッフに対する助言と提案
・分析ツールを用いたデータの可視化と運用
・新しい数値指標の発見と提案
・統計解析や機械学習の専門的知識を活かしたモデリング　等

某製薬会社向けデータ可視化支援PJになります。
製品出荷状況や在庫などのTableauによる可視化を実施していただきます。

エネルギー業界向けに機械学習を用いた予測システムの開発・運用
上記のためのFeasibility Studyを含む
・多モデル予測パイプラインの設計
・監視・通知の仕組みの設計
etc..

営業活動にまつわる情報、営業プロセス等の解析分析を結果をグラフィカル化等の作業をお願いいたします。
BIツールを用いて最適化できるようレポーティングしていただきます。

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当頂きます。
各種データを使って各種指標や統計値さらに機械学習を応用した予測モデルを構築し管理していきます。
【データサイエンスを活用した課題解決方法の立案】
・顧客が抱える課題を統計学や機械学習の考え方を応用して解決まで導くことは、
　プロダクトの成否を左右する重要なものと考えています。

【顧客目線を意識した指標や予測モデルの作成】
・我々は顧客に価値を届けるために必要な指標やモデル作成をしたいと考えます。
　そのために、常に顧客視点をもつことを大切にしています。
【特徴】
エンジニアチームの環境は、エンジニアとしてのキャリア形成と業務のやりがいを両立したいと考えています。
具体的に、まずキャリア形成の観点では、元々使っていたものにこだわらず、
どんどん新しい技術を取り入れチャレンジできるモダンな開発環境となっております。
お客様の在庫情報を扱うのでかなりデータ規模が大きく、パフォーマンスを考慮した設計/開発をする必要があるため、
結果として難易度の高いプロダクト開発を経験することが可能となっております。
【データサイエンティストの担当範囲】
・統計的指標、予測モデルの構築

【業務内容】
・各種指標の開発と管理
・機械学習による予測モデルの構築

【使用技術】
・開発言語： Python
・DB：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換)
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda
・機械学習ツール：Kedro, MLflow
・ツール： GitHub、Slack、CircleCI、Sentry

データドリブンを主導する部門様に対し、マーケティングデータ、アカウンティングデータからビジネス効果最大化を目的とした分析設計及び分析実行を先導していただきます。
オートモーティブデータにおける品質工学的なデータを理解して頂き上記同様の分析設計及び分析実行を先導していただきます。
また、部門内製化及び、ビジネス接続を最大化する為のクライアント折衝に重きをおきつつ、データアナリストと連携し効果検証を繰り返して頂きます。

【開発環境】
Windows PC
IBM SPSS Modeler
Python or R
DataRobot

【対応内容】
会議体に参加頂き、データ分析における要件及び仮説の定義
ビジネス効果設計の為の目標及びKPI定義
データ分析設計及び説明の為のドキュメンテーション
IBM SPSS Modeler もしくはDataRobotを利用した分析の実行
分析結果報告及びPDCAサイクルの計画・実行
データアナリストと連携したタスク遂行

内視鏡診断支援AI作成の為の、内視鏡動画の管理システムの開発やアノテーションシステムを管理・開発して頂きます。将来的には大量の動画データを利活用するAIモデル学習基盤の構築・運用まで実行して頂きます。

・内視鏡動画の管理システムの開発
・アノテーションシステムの開発
・データセットの品質管理

【概要】

データドリブンを主導する部門様に対し、マーケティングデータ、アカウンティングデータからビジネス効果最大化を目的とした分析設計及び分析実行を先導していただきます。
オートモーティブデータにおける品質工学的なデータを理解して頂き上記同様の分析設計及び分析実行を先導していただきます。
また、部門内製化及び、ビジネス接続を最大化する為のクライアント折衝に重きをおきつつ、データアナリストと連携し効果検証を繰り返して頂きます。