【データサイエンティスト】不動産レコメンド機能開発案件 | ITフリーランスエンジニアの求人・案件(2024/04/27更新)

◆データパイプラインの構築：以下の機能を持つパイプラインを構築します。 　- 各種データをBigQueryに集約する 　- BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する ◆データマートの作成 　- BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 ◆データの可視化 　- Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 ◆データの活用 　- BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

・Google Cloud環境で下記いずれかの実務経験 　- ビッグデータを活用したレコメンド機能の設計、開発および運用経験 　- DWH、DataPipeline、ELT等の設計、開発および運用経験 ・Python、SQLの利用経験(1年以上)

歓迎スキル・画像処理、自然言語処理、機械学習の利用経験 ・リアルタイムでの分析基盤構築の業務経験 ・Go言語の利用経験

※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

言語

PythonSQLGo言語

精算条件 標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。 ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。

有

精算基準時間 標準となる稼働時間の上限値・下限値です。 業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されます。

140時間〜180時間

支払いサイト 報酬お支払いまでの期間です。基本、月末締め翌月15日払いの15日サイトをとっています。 ※業務委託契約のみに適用 ※参画する現場により変動する場合があります。

15日