BIエンジニア(TensorFlow)の求人・転職情報

レバレジーズ株式会社

●詳細 自社サービス「レバテック フリーランス」が保有する各種案件に携わっていただきます。 (直請けかつアクティブなデータ案件を常時多数保有) 保有案件はデータサイエンティストやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニアなど幅広い職種のものがあり、近年注目を集めるDX人材としてご活躍いただきます。 ●配属先情報 フリーランスエージェント業界認知度、業界No.1!※(調査対象:首都圏在住、IT/システム系エンジニアかつ、フリーランス支援サービスの認知者　調査方法:インターネット調査　調査期間:2019年8月　有効回答数:278名) 大手インターネット企業が主要顧客で、エンジニアに特化した人材紹介サービス、フリーランス提案サービスを行っている事業部です。 <常駐先案件例> ◎データサイエンティスト ・飲食業界向けデータ分析案件 ・飲食店向けAIチャットボットプロンプト改善案件(ChatGPT/自然言語処理) ・販売在庫関連向けデータ加工/モデリング案件 ・転職サービス分析案件 ◎データ分析エンジニア ・テレビ業界向けデータ分析基盤開発案件 ・ITサービス企業向け衛星画像位置データ検証案件 ・電子お薬手帳改善管理案件 ◎データアナリスト/BIエンジニア ・物流業界向け帳票開発案件(PowerBI) ・建設系企業向けダッシュボード構築案件(Tableau) ・製薬会社向けデータ構築案件(Tableau) ◎データコンサルエンジニア ・在庫管理システム開発 ・大手企業DX及びデータ分析案件(機械学習/データマイニング) <使用ツール> (常駐案件によって異なります) ・データアナリスト: 　Salesforce Marketing Cloud、Account Engagement、GoogleAnalytics、SAS ・BIエンジニア: 　Tableau、PowerBI、Looker Studio、DOMO ・データサイエンティスト: 　Numpy、pandas、matplotlib、TensorFlow、Keras、PyTorch、OpenCV、Pillow、speech recognition、pyaudioLangChain、Mecab、Prophet、NeuralProphet ・データエンジニア: 　AmazonRedshift、AmazonAthena、BigQuery、Azure Synapse Analytics、Teradata、Snowflake、DWH、データレイク、データマート、ETL、EAI ●キャリアアップ事例 弊社ではキャリアパスが柔軟で、個人のwillに沿ったキャリア提案や案件提案をさせていただいております。 そのため定期的に営業担当とのキャリア相談やリーダーとの1on1も実施しております。 ～スペシャリスト志向(テックリード)～ ◎社員A 【1案件目】参画期間1.5年 受託会社にて月極駐車場検索サイトのリニューアル開発案件(Spring Boot)にソフトウェアエンジニアとして設計～保守運用工程までを担当。 【2案件目】参画期間半年 1案件目と同じ会社にて別案件に参画。(1案件目で積極的にデザインや実装方法の改善提案をしたことが評価された) 受託会社にて不動産運用会社の社内システムの開発案件にソフトウェアエンジニアとして設計～保守運用工程までを担当。 参画から1年経過したタイミングでテックリードになり、メンバーのコードレビューや技術面でのアドバイス・サポートにも関わる。 【3案件目】参画期間半年 事業会社にて社内システムの運用保守案件(Java,Python)にソフトウェアエンジニアとして参画。 【4案件目】参画期間2年 3案件目と同じ会社にて別案件に参画。 事業会社にて広告運用データ基盤の開発案件にソフトウェアエンジニアとして従事。 システム全体を方針を決める際に積極的に意見出しをしたことが評価され、参画して1年経過したタイミングで、チーム全体の開発リーダーに任命。最大17名のメンバーマネジメントに携わる。 【5案件目】参画期間2年 3/4案件目と同じ会社にて別案件に参画。 事業会社にて広告配信実績のレポーティングシステムの開発案件に開発リーダーとして従事。 参画して1年ほどしたタイミングでテックリードになり、メンバーのコードレビューや技術面でのアドバイス・サポートに関わる。

株式会社分析屋

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

パーソルクロステクノロジー株式会社

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git