マーケティング・プロモーション・東京都のフリーランスの案件一覧

▼業務内容 弊社もしくは顧客企業オフィスにて、分析業務全般を担当していただきます。 クライアントが保有するデータの理解や分析結果のレポーティング等も業務に含まれます。 ・分析設計 ・データ前処理および後処理 ・数理統計や機械学習を用いた分析業務 ・Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装 ・メンバーの分析レビュー ・報告書作成/プレゼン ・付随するクライアント対応全般 ～案件一例～ ・ディープラーニング等を用いた車載カメラ動画から車両識別・構造物識別（自動車） ・重回帰、ランダムフォレスト等を用いた製造工程における最適加工条件の算出（機械・素材） ・隠れマルコフモデル、時系列等を用いた旅行者の行動パターン分析・可視化（情報・通信） ・アソシエーション、重回帰分析等を用いたカタログ送付量の削減と売上の維持（小売・流通） ▼案件の魅力 ・分析対象とする業界、データの多様さ 　ｰ使用する分析手法：古典的な数理統計モデル～最新のディープラーニング 　ｰ分析対象：テキスト（数値、文字）、画像、動画、音声、GPSログ、時系列データ ・高度な分析プロジェクトへの参加　 　ｰ単眼深度推定、多関節ロボットのティーチングレス化に向けて共同で研究開発。 ・優秀なデータサイエンティスト同士での知見共有 　ｰ常時、週２～３回の頻度で社内勉強会を実施。業務時間内での開催・参加を認めています。 ▼リモート可否 クライアントワークが中心のため、原則、クライアント先（都内）常駐です。

■期待するミッション あらゆるマーケティング施策の効果を可視化し、最適な予算配分を提示することができる統合分析ツールおよび新規プロダクトのコア機能である統計分析領域の数理モデル（世の中の事象/データを、数理知識を用いて抽象化したモデル）を検討、最適化処理のアルゴリズム構築業務、あるいは数理課題解決をリードしながら、チームメンバーおよび開発エンジニア双方と連携、あるいは自身の開発にて業務を遂行していただきます。 ■担当工程（業務範囲） ・ビジネス要件を踏まえた数理モデル（世の中の事象/データを数理知識を用いて抽象化したモデル）の構築及び数理モデルから最適化処理のアルゴリズムの開発 ・ソフトウェアエンジニアとの仕様調整や連携業務、もしくはご自身で設計/開発/テストまでの一連の開発業務 ・チームメンバーが設計/構築した数理モデルのレビュー ・大学准教授や社外顧問などの識者と連携し、数理モデルを構築/改良 ■チーム体制 ・複数名 ■業務の流れ アジャイル ■開発環境 ・言語：Python ■開発フェーズと予定 事業拡大フェーズに伴い、人員増を計画しています。 ■案件の魅力（会社について・サービスについて） 統計学×プロダクト×事業支援をソリューションに事業を展開しております。 オンライン、TVCMなどのオフライン広告、および外部要因など統合分析し、それぞれの広告効果を可視化することができるプロダクトを通して、日本のマーケッターを進化させることを目標のひとつにしております。 また、日本有数のSaaSスタートアップ企業として成長し続けており、自社プロダクトは広宣費トップ100社のうち10%以上の企業で導入していただいております。 サービスリリースからわずか2年で、オンライン・オフライン分析ツールとして国内シェアNO.1にまで成長しています。 ■リモート稼働について フルリモートもOKです。 ■働き方 週3日から稼働可能です。

■期待するミッション 「レセプトチェック」の人工知能システムの開発、改修、機能追加をお願いします。 今回、複数名募集のため、お任せする業務の範囲はお強みやご志向も加味して判断させて頂きます。 ■チーム体制 現在システムエンジニア8名、AIエンジニア2名で開発を進めています。 ■案件の魅力 業務委託契約で入っていただき、双方合意があれば正社員登用の可能性もあります。 ■リモート稼働について 現在はコロナウイルスの影響でリモートワークとなっていますが、平常時は週数回のミーティングなどは出社頂くことになります。 頻度などはご相談ください。

■業務内容 世界でこれまでなかったユニークな視聴質のデータ（テレビの前に人が滞在している・TVを見てるを測定）のETL基盤の改良・構築や、視覚化に必要な基盤の構築を行っていただきます。 データサイエンティストがデータを加工・抽出、また研究に用いる基盤となりますので、同社のコアとなる役割です。 ■ミッション１ ・日々蓄積される視聴質データを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り、改良、開発 ・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築 開発　 ・データサクセスチームが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業 ・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備 ・社内ツールの構築 開発 ■ミッション２ ・テレビ番組・CMなどの付加データの加工・整備 ■開発環境 ・言語：　Python2.7/3.6/3.7 ・データベース：　Redshift/MySQL/PostgreSQL ・インフラ：　AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline) ・エディタ　：　指定なし ・コミュニケーション：　Slack,GitHub,Backlog,Confluence　 ・支給PC ：　PC、モニター、キーボード等必要な機材は相談の上準備致します ■開発体制 エンジニア ： ４名（内２名はフリーランス） データサイエンティスト： ６名

■担当工程（業務範囲） AWSに関わるデータ分析基盤の企画・構築・運営 ■チーム体制 少数精鋭 ■業務の流れ アジャイル ■開発環境 ・開発言語: Python、Ruby ・情報共有ツール：Slack ・コード管理：GitLab ■リモート稼働について 一部リモートOKです。 ■働き方 ・時短OKです。

■業務内容 テレビの前に人が滞在している/テレビを注視しているというこれまでにないユニークな視聴質データを用いて、クライアントのビジネスにインパクトを与えるデータ分析を担当して頂きます。 ①クライアント課題の解決 ・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新分析の開発 　・当社で今までに提供していないデータの分析手法の立案、サービス化の推進 ③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 ■チーム構成 ソリューション本部長　　　：1名 データサクセスメンバー　　：3名 カスタマーサクセスメンバー：4名

■業務内容 広告コンサルの役割は営業コンサルがとってきた案件のディレクション含む後工程のすべて対応します。 私たちは今後広告運用者という役割はデジタル化の中でなくなってくると考えており、その前工程のクリエイティブ部分と事後工程の分析部分がキーになってくると考えており、当該ポジションはまさにそれが経験出来るポジションになっています。 ■具体的内容 ①広告設計 　‐顧客と折衝しながら、広告～Chatbotシナリオ～申込フォームと入口からコンバージョンに至るまですべてのプロセスを踏まえて広告設計を行います。 ②会話シナリオ作成 　‐広告画面からジャンプしたChat内のシナリオを作成する業務になります。クライアントニーズを把握しながらも、過去の弊社成功事例に基づき、顧客層×商品からもっとも適切なChatシナリオを作成します。 ③クリエイティブディレクション 　‐広告クリエイティブを外部協力会社や社内人材を利用しながら、作成していきます。 ④分析改善（レポーティング） 　‐すべての広告設計プロセスに関して都度分析改善を行って頂きます ⑤プロダクトUPDATE（UI/CXの改善） 　‐クライアントの声を元にプロダクト自体の設計を見直す業務になります。実際に顧客の声をもっとも拾うのは広告コンサル役割になります。なので本質的に解決すべき課題を顧客の声から抽出し、プロダクト設計側とのディスカッションを通してプロダクトUPDATEを行って貰います。 ■得られるスキル ・デジタルマーケティング知識 ・広告知識 ・数値分析力 ・課題発見/解決スキル ・企画力/ライティング力 ■事業部の魅力 現在の責任者は広告業界一筋の人物で特にSNS広告に長けており、Twitterに関しては日本に数人しかいない広告アンバサダーになっています。 【必須】 ご推薦時には下記が必要となりますので エントリー時には合わせてご提示くださいませ。

■具体的な業務内容 新規口座獲得のための、以下の対応を依頼いたします。 ・リスティング広告、SEO対策、SNSなどのオンライン集客施策の改善 ・ アクセス解析をもとにデータ分析し、PDCAを回しながらサイト集客を中心とした改善施策の企画・提案・実行 ・LP原稿のライティング ※ご経験によっては、お願いする業務内容の多少の調整もあり得ます。 ※稼働開始時期は2020年8月からを予定しております。 ■働く環境 組織でコミュニケーションを図りながら、チーム一体となってプロジェクトに取り組んでいただきます。 【こんな方からのご応募を求めております！】 ・広告流入した人をGA分析・問題提起して、予算の最適化を図れる方 ・金融業界（特に証券業界）でマーケティングのご経験や、業界知見のある方 　└もしくは金融業界に興味がある、抵抗感の無い方

■担当工程（業務範囲） 流通/小売業態クライアント向けデジタルマーケティングにおける、課題ヒアリング～目標設定、施策提案、制作・配信・運用をお願いしたいと思っております。 WEBサイト・アプリ構築についても、企画～運用をご担当いただく場合があります。 ※ご経験に応じて各フェーズからお任せ致します。 ■リモートについて コロナ終息後も週2回程度リモートワークを導入しています。 ■特記事項 今回は正社員登用前提での募集となります。 業務委託3ヵ月程度～正社員登用となります。 登用後の年収については双方合意の上、決定いたします。

■担当工程（業務範囲） 競馬の予想が商品として展開されておりますが、どういった商品が売れているか、売れ方をされているかなど、分析戦略立てをお願いいたします。 またPDCAサイクルを回していただき提案まで行い、売上に結び付けていただけるような方を探しています。 ■募集背景 事業規模拡大による増員 ■リモートワークについて 現地に出向いてコンサルティングを行うこともありますが、一部リモートも相談可能となっています。

■担当工程（業務範囲） ・海外の最新ビジネスのトレンド情報の提供 ・国内/海外のベンチャー企業情報の提供 ・新領域に関する情報提供　など

・事業側の要件/要望を理解し、それらに沿った統計モデルや機械学習モデルの選択、SQLやPythonで分析、集計すること ・事業側への説明資料を作成し、説明すること。 ・分析タスクの管理と方針推進、仮説出し等のリーダー、統括業務

会議のファシリテーション、議事録作成、WBS作成/更新、インドオフショアチームとのブリッジング（英語が出来れば）、業務要件ヒアリングなどをお願いします。 【勤務地】： 都内新宿近郊　※詳細はエンドとの面談時に開示 【期間】： 即～長期（9月や10月でも検討可能） 【単価】： スキル見合い（140～180h　稼動安定） ※例：ファーム出身・英語OK→150万程度、コンサル経験者・英語NG→110万程度を想定

▼業務内容 分析支援の提案が具体化した段階から、顧客のマーケティング課題の整理、蓄積データの利活用プランなどを提案。受注後はプロジェクトマネージャーとして、営業・データエンジニア・データアナリストを束ねながら顧客の課題解決のためにデータドリブンなアプローチでKPI達成を支援、マネジメントしていただきます。また、顧客と継続的にコンサルティング契約を結び長期的なPDCAサイクルをまわしていくミッションもお任せします。 具体的には、 ・データドリブンマーケティングのコンサルティング（CRM・広告・解析など） ・KPI立案、可視化、施策設計等のマーケティング戦略コンサルティング ・分析支援プロジェクトのプロジェクトマネジメント ▼リモート可否 クライアントワークが中心のため、原則、クライアント先（都内）常駐です。

■業務内容 新規事業ではありますが、クライアントが持っているデータを有効活用し、サービスの適正化を検討しております。 情報統制上、社外に説明できる部分が少ないため、詳細は面談にて確認頂ければと思います。

■プロダクト開発 　・施策議論を通じた要件定義、設計、開発 　・API および 管理UIの構築 　・結合試験、機能試験、非機能試験等の品質評価 　・開発およびデプロイの自動化（CI/CD） ■集計ジョブの開発・運用 　・Oracle, BigQuery 等を用いた集計ジョブの開発と運用 ■技術調査および導入 　・クラウド新機能の調査と導入検討 　・サイエンスロジックの導入に向けた基盤技術調査および導入検証 　・既存システムからのマイグレーションプラン策定及び実行

■業務内容 　・GCP上のデータベース(BigTable, DataStore, Spanner)を利用したAPIの開発・運用 　・GCP上のサービスを利用したデータベースへのバッチ処理の開発・運用 　・Webフロントエンドの開発 (保持スキルに応じて相談)

・大手SIerにて新規顧客に対するITコンサルティング ・営業と共にエンドユーザ開拓 ・ECリプレースなどエンドユーザの売上拡大に繋がる企画、構想、コンサル ・提案資料作成、交渉、ターゲット選定等

■担当工程（業務範囲） データサイエンティスト、AIコンサルティング業務 お客様（全社横断的なデータ分析組織）の課題をヒアリングし、AIプラットフォームを使って解決できるようご提案いただきます。 ■開発環境 　言語： JavaScript, Python 　フレームワーク：React/JQuery/Vue.js/flask/bottle 　DB： MySQL 　使用ツール： IntelliJ IDEA,git,docker,gitlab,AWS,jupyter,nginx

：今後トライしていく新しいアルゴリズムのプロトタイピングからサービス実装まで。 －主にデータサイエンティストが設計したアルゴリズムについて、プロトタイピング －オフラインテスト後の本番実装（スケーラビリティを意識） －テスト環境および本番環境の構築 ※保守・運用はサブエンジニアか事業側エンジニアが実施する想定