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リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。
業務内容としては下記を想定しております。
・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・Webアプリケーション開発へアサインされた経験 3年以上
・AIやデータを使った分析や研究開発ではなく、WebアプリケーションのPoCから要件定義、設計実装、運用時の改善を行ったご経験のある方
・バックエンドのAPI開発やDBの概念設計から実装までのご経験
・AIのモデル実装のご経験
大手製造業データ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成(バッチ・ETL設計)
ETLツールを用いた実装
テスト計画書作成とテスト実施
(単体テスト、結合テスト、システムテスト)
・ETLツールを用いた設計開発経験
・Shellでの経験
・Amazon Redshift、S3の知見及び設計開発経験
・詳細設計書の作成経験
【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
・Pythonなどを利用した基本的なプログラミング知見
・オペレーション効率化、自動化業務に関わった経験
・顧客との折衝経験
音声認識後のテキスト、または音声データに基づき、発話ごとに会話のドメインや意図を分類しラベルを付与するモデルを構築します。
(初期スコープでは金融の日本語コールセンターデータを対象とする予定)
後続フェーズにおいてはより言語理解寄り、BIOラベルの付与などに進んでいく可能性が高いです。
音声認識部分は既存モデルが存在するため、(ノイズを含んだ)純粋なNLPプロジェクトとして進めることも可能ですが、
E2Eで構築した方が精度が高い場合は音声認識~言語理解まで含めたモデル構成とすることも可能です。
完成したモデルをプロダクション化する場面では別のMLエンジニアが入りますので、前処理 /モデル構築/評価部分のみをご担当いただく想定です。
・深層学習ベースの音声認識/NLPプロジェクトにおける開発経験
・BERTやWav2vecなどの自己教師あり学習+Fine-tuningからなるモデルアーキテクチャへの理解
・HuggingfaceやPytorchを利用した学習パイプラインの構築やモデルのチューニング経験
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。
【案件概要】
約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、
国勢調査等の統計データをかけ合わせて、
店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。
このSaaSサービスにより、
店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
・新規出店時の売上予測の機械学習アルゴリズム開発経験がある(Must)
・GISベンダー、データコンサルティング企業、流通小売企業等での、出店判断のための予測モデル構築経験
・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験
・Python、SQLの活用経験
・機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験
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)
・Pythonの経験2年以上
・データ分析経験
・機械学習ライブラリーを触れた経験
【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
・データ分析
◎ロジカルに仮説立てし、検証することができる。
◎Python、SQL、Excelをスピーディーに扱える方
〇回帰分析の理論理解があれば尚可
・パワーポイントが書ける
〇整理学があって、端的なアウトラインが書ける。
〇きれいにページを仕上げられる。
・クライアントと会話できる。
〇部長クラスの打ち合わせメンバーと対等に会話できる。
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。
・機械学習、深層学習を実務で活用した経験(2年以上)
・Python・SQL等を用いてAIやデータ分析業務を行っていた経験(2年以上)
・経営・業務コンサルタントの経験(2年以上)
自動運転によるモビリティサービスの実現に向けたクラウドプラットフォームの開発に携わっていただきます。
・何らかの言語でプログラミング経験及びシステム設計経験があること(3年以上)
・OSS、クラウドに関する利活用経験を有していること
・自己表現と課題形成ができ、前向きな議論を行えるコミュニケーション能力があること
・システムが出力する英文メッセージを理解できるレベルの英語能力があること
[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。
①スペシャリスト
・ロジカルに仮説立てし検証することができる。良い示唆を出す気概がある。
・Python、SQL、Excelはすべて中級レベル以上&スピーディーに扱える。
・経営・業務コンサルタントの経験(2年以上)
②アナリスト
・Python・SQL等を用いてAIやデータ分析業務を行っていた経験
・経営・業務コンサルタントの経験
・データコンペ(Kaggleなど)に参加したことある方
・理系大学院出身者(数学専攻)
P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しております。
自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、自社大規模言語モデルの開発推進および、
より効率的な活用の実現に向けて、プロンプトの設定・最適化の推進、研究開発、チームマネジメント等を通じて、事業を推進してくださる方を募集します。
R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CTO・プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
自社LLM(大規模言語モデル)や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。
【具体的な業務内容】
・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般
・自社大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発
・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント
・プロダクト開発チーム及びビジネス部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等
【開発環境】
R&D部門(今回Joinしていただく部署)
・開発言語:Python
・フレームワーク:PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
・データベース:Cloud Firestore
・インフラ:AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
・ソースコード管理:Bitbucket
・開発管理:Notion, JIRA
・コミュニケーションツール:Zoom, Slack, Google Workspace
・大規模言語モデル/自然言語処理に関するアカデミックなバックグラウンド、または実務経験
・自然言語処理/言語モデル/音声認識/音声処理に関する研究開発やプロダクト開発の経験
・Python/SQL/機械学習を利用した開発経験
・読み書きレベルの英語
・クラウド利用経験
日本トップクラスのゲーム企業においてリサーチエンジニアとして担当する分野ごとに、リサーチャーが生み出す最新技術を、十分な頑健性と再利用性を以って実装する能力を有し、
リサーチャーと協力しながら研究プロジェクトを実用化し、先端技術を当社製品へ導入していく職責を担います。具体的には下記3点をお願いします。
・AI分野担当リサーチ・エンジニアは、機械学習や深層学習技術を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。AI分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場と大量のデータの分析、学習データ収集と学習パイプラインの構築、大規模な学習の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・クラウド分野担当リサーチ・エンジニアは、AWS、GCP、 Azure等のクラウド環境、仮想化技術、低レイヤ処理を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。クラウド分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場の分析、オンプレミス計算機環境とクラウド環境を活用した仮想化ミドルウェアの実装、ゲーム開発のワークフローを考慮した仮想化技術の適用プランの作成と遂行、大規模な仮想化実験の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・エッジ分野担当リサーチ・エンジニアは、スマートフォンやゲームコンソールを対象とした新たなシステムを構築するために十分な実装能力を有することが期待されています。
・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系のカリキュラムを有する領域の学士号を有する方
・C/C++/Java/C#/JavaScriptでのプログラム開発経験(独学や研究室内での経験も可)
・コンピューターサイエンス分野全般を幅広く学習し、業務に積極的に応用する姿勢
・Computer Based TOEFL 213 点以上(Paper Based TOEFL で受験した場合は550点以上、Internet Based TOEFL で受験した場合は79-80点以上)、または、TOEIC 730点以上、または、IELTSのバンドスコア6以上の英語能力を有する方、または、英語圏の大学を卒業し学士以上の学位
荷主と運送会社をつなぐマッチングプラットフォーム事業と、荷主向けのオペレーションDXを支援するSaaS事業を運営しており、
14兆円を超える物流業界において、自社ブランド・全国の営業ネットワークと、プロダクトの仕組み・プロダクトを融合し、
日本の物流を変革を行なっております。
カスタマーサクセスエンジニアとして下記業務を想定しております。
・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)
・シミュレーション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
・Pythonなどを利用した基本的なプログラミング知識
・オペレーション効率化、自動化業務に関わった経験
・顧客折衝の経験
大規模口コミサービを展開している企業にて、データサイエンスチームに所属いただき、
Tableauを用いたデータの可視化やサービスの改善に向けた分析支援などを行なっていただきます。
・SQLとTableauを用いた集計可視化、ダッシュボード作成ができる。
・要件に基づいて適切なアウトプット(報告書やダッシュボード、クエリなど)を作成することができる。
・業務報告や相談を必要に応じて滞りなく実施できる。
・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。
・Salesforceとtableau(BI)の画面開発にあたって、業務部門からの要望をとりまとめて、SIerの開発に反映できる方。
・Salesforceとtableau(BI)で開発した画面を業務部門と動作確認をして、SIerからスキルトランスファーを受けて改善点があればメンテナンスしていける方。
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
・Pythonを使用した開発・運用の経験
・コンテナを利用した開発・運用の経験
・AWS/GCPなどパブリッククラウドでの運用経験
・SQLを使用した開発・運用業務の経験
・BigQuery/Redshift等のDWHを用いた開発・運用業務の経験
・大規模(高負荷)、高可用性サービスの経験
・Serverless Architectureを使用した開発・運用経験
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。
・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験
・Python、SQLの活用経験
・機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験
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。
・Pythonを用いた開発経験
・AI、機械学習、データ分析に関する開発経験
・PdMなどサービスの企画に携わった経験
【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
・SQLの知識、実務経験があること
・顧客折衝、要件定義、が独力で出来ること
・tableauダッシュボードの要件定義、デザイン検討、開発まで一気通貫で実施したことがあること
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
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、数学、または関連する分野での学位を保有
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験
(要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験)
・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
【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。
・PowerBIに関する知見(BIツールの使用経験があれば可)
・業務ユーザーやチームのメンバーと良好な関係を構築できること
・Microsoft Azureの「Azure Synapse Analytics」の知見
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。
・エンジニア業務経験3年以上(言語問わない)
・Splunk、ElasticSearch、SIEMなど分析システムを利用した業務経験
・ログデータ取得ツールの開発経験
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。
・インフラエンジニア経験1年以上
・Splunk、ElasticSearch、SIEMなど分析システムを利用した業務経験
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
・求められたデータ分析作業がしっかりと1人で遂行できること
・データを抽出するだけではなく、そこから示唆を出せること。
・コミュニケーション・ファシリテーション能力
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
<基礎エンジニアリングスキル>
・SQLを用いたデータ抽出・加工・集計作業
・Pythonを用いたデータクレンジング・集計・分析・モデル構築・可視化作業
・PowerPointでの分析レポート作成作業
・ビッグデータを用いた分析作業および機械学習モデルの実装経験
<マーケティング分野におけるデータサイエンススキル>
・因子分析等の手法を用いた顧客分析・商品分析の実施経験
・需要予測モデルの実装経験
<高度なモデル実装技術>
・ベイズモデル等の統計モデルの実装経験
【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。
・統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
・線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解
下記の実務経験5年以上
・PythonまたはRをを使用したデータ分析/コーディングスキル
・Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・SQLによるデータの集計・抽出
・分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
【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
・Azureインフラ経験者
・DataBricksの経験者