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案件一覧
( 417 件中 181 - 190 件を表示) 【事業内容】 デジタルマーケティング事業 【募集ポジション】 広告運用者 【募集背景】 インハウス化を一からやっていく段階で、インハウスマーケの上流の方はいるもののクリエイティブ周りをディレクションできる人材が足りていない状況。 【業務内容】 ・Google、Yahooのリスティング広告、ディスプレイ広告 ・SNS（meta,twitter）広告 【稼働日数】 週3日程度 【単価】 30～40万円/月 ※スキル見合い 【スキル・経験】 ＜必須＞ ・GY / Meta / 各種SNS等の広告運用経験 ＜歓迎＞ ・美容商材の経験
【事業内容】 製品ブランディング、 および企画業務 【募集ポジション】 SNSマーケター 【業務内容】 化粧品ブランドのSNSアカウントにおいて、運用業務全般を担当していただきます。 現状、InstagramとTwitterのアカウントを保有しておりますが、別業務担当者が兼任でSNS運用を抱えております。 そのため、専任者として複数ブランドのアカウント運用業務を、1人チームで自ら推進していただける方を募集しています。 ・コンテンツおよびキャンペーン施策の企画立案＆実行 ・データ分析＆改善 ・SNSコミュニケーション戦略のプランニング ・KPI策定 ・クリエイティブディレクション 【稼働日数】 週3～5日程度 【単価】 28～80万円/月 ※スキル見合い 【スキル・経験】 ＜必須＞ ・SNS運用の戦略設計＆計画立案が可能な方 ・SNSアカウントのフォロー数や商品売上の大幅な増加を達成した実績 ・SNSを活用したコミュニケーション戦略設計の経験 ＜歓迎＞ ・プロジェクトマネジメント経験 ・Illustrator、Photoshopなどを使用し、自ら制作が可能 ・社内外におけるクリエイティブディレクションの経験
【事業内容】 ・クリニック事業 ・メディカル事業 【募集ポジション】 デジタルマーケター 【業務内容】 マーケティンググループに所属していただき、新規獲得に関わるマーティングをリード頂きます。 ・WEB広告、SNS等の企画立案と実施 ・バナー、LPの効果測定、改善企画、制作ディレクション ・代理店へのディレクション業務 ・自社EC周りの企画 【稼働日数】 週2日程度 ※フルリモート 【単価】 19～32万円/月 ※スキル見合い 【スキル・経験】 ・デジタルマーケティングに携わったご経験（2年以上） ・通販会社や化粧品会社、広告代理店などでのリード獲得のご経験
【事業内容】 ・クリニック事業 ・メディカル事業 【募集ポジション】 マーケティング責任者 【業務内容】 ・市場や消費者に関して構造的な理解のもとポジショニング設定 ・マーケティング戦略立案（ブランドコンセプトや販売戦略や価格戦略やマーケティングコミュニケーション） ・事業管理、予算管理（ＰＬ） 等 【稼働日数】 週4～5日程度 【単価】 64～74万円/月 ※スキル見合い 【スキル・経験】 ＜必須＞ ・リサーチデータ（定性・定量）を理解可能な方 ・マーケティング戦略の経験 ＜歓迎＞ ・D2Cもしくはデジタルへの知見の保有 ・他部署横断した業務遂行ができる方
スキル
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 不動産企業向けにSaas／パッケージを販売している企業内で、 DB関連の業務を担って頂ける方を募集します！ ＜詳細＞ サービスをお客様に導入して頂く際に、お客様の既に使用しているシステムから 別システムに入れ換える必要があります。 この入れ換えプロジェクトにて大量のデータの一括修正や整理等を行います。 Python/SQL ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・SQLを一人称で書ける方 ＜尚可＞ ・SQLを用いてデータの抽出、加工、修正、更新等の対応が可能な方 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【期間】随時〜長期 【勤務時間】フレックス ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 メディア事業における在庫予測と施策の効果検証業務を実施 ・Pythonによる予測モデルの作成と効果検証分析 ・上記モデル作成および分析における設計補助 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明 Python/PowerPoint ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・Pythonを用いたデータクレンジング/集計/分析（機械学習・効果検証）/可視化作業 ・PowerPointでの分析レポート作成作業 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポートご説明の経験 ・時系列データを利用した機械学習モデルの実装経験 ・効果検証分析の実施経験 ＜尚可＞ ・MLエンジニアとしての業務経験2年以上 ・メディア業界での大規模データ分析経験 ・マーケティング分野での効果検証分析をビジネス層にレポーティングした経験 ・機械学習モデルのビジネス実装経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【期間】随時〜長期 【勤務時間】フレックス ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
某商社様がエンドクライアントとなります。 数億のデータを扱う、大規模なデータ分析の案件です。 ・商品情報特性（危険品）の分析、在庫情報の管理最適化を目的のデータ分析 ・データ分析にて必要なデータ収集/加工をしていくためのツール開発 扱うデータ： 商品情報（マスタ）/在庫情報/入出荷情報（トランザクション） 他多岐。 提示された分析テーマに基づき、ロジックを開発。 そのロジックをもとに、データ分析～レポートをする業務です。 現時点では、データ分析用の基盤（仕組み）が無く、仕組みの構築も将来的に担当いただく想定です。 ■工程： ■開発環境： ■必須スキル： ・主体的にコミュニケーションを取ることができる ・データ分析のロジックが整理できる ・SQLが書ける ・IT関連プロジェクト経験5年以上 ■歓迎スキル： ■勤務地：ご自宅 ■募集人数：1名 ■単価：80 ■精算幅：固定~ ■面談回数：1回 ■就業時間：9:30-10:30 ■リモート可否：フルリモート ■年齢：〜45歳 ■支払いサイト：30日
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 Snowflakeを用いたDWH構築を基本設計から携わって頂きます。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ データ分析基盤構築PJにおける上流工程からの経験 dbtの経験 ＜尚可＞ Snowflakeの経験（尚可） ETLツールの経験（尚可） AWS Lambda開発経験（尚可） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【期間】随時〜長期 【勤務時間】10：00〜19：00 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 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】 ・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 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・データサイエンティストとしてPythonまたはRを用いたデータ分析経験1年以上 ・データサイエンティストとしてPythonなどを用いたAIモデル開発経験1年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験 ＜尚可＞ ・Snowflakeなどクラウドデータプラットフォームを用いた分析開発経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【期間】随時〜長期 【勤務時間】10：00〜19：00 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 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。 ・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 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・データサイエンティストとしてPythonまたはRを用いたデータ分析経験1年以上 ・データサイエンティストとしてPythonなどを用いたAIモデル開発経験1年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験 ＜尚可＞ ・Snowflakeなどクラウドデータプラットフォームを用いた分析開発経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【期間】随時〜長期 【勤務時間】10：00〜19：00 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
