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【内容】
デジタル資産台帳やSaaSの利用ログに蓄積された膨大なデータの分析、およびレコメンド・異常検知モデルの構築をご担当いただきます。
本案件はデータクレンジングと特徴量エンジニアリングが作業量の大半を占める見込みで、
データ基盤のSQL抽出から機械学習モデルの検証まで一貫して行える方を想定しています。
特定領域の専門性より、分析の上流から実装まで対応できる守備範囲の広さを重視するポジションです。

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【スキル】
＜必須＞
・Pythonによるデータ分析・機械学習の実装経験（pandas, scikit-learn等）
・大規模データに対する高度なSQLでの抽出・集計・データ加工経験
・BI／ダッシュボードを用いたレポーティング・可視化の実装経験
（Databricks SQL、Power BI、Tableau、Looker等）
＜尚可＞
・統計学の基礎知識および仮説検証の実施経験
・データの前処理、クレンジング、異常値・欠損値のハンドリング実務経験

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【単価】80-110万円
【精算】140‐180h
【場所】フルリモート
【稼働条件】週5日
【期間】随時〜長期
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