Data Scientistデータサイエンティストに仕事を依頼

統計解析、データ分析、モデル作成などデータサイエンス実務の外部発注や業務委託での人材募集・チーム編成をサポートします。

最適なデータサイエンティストをマッチング

最適なデータサイエンティストをマッチング

多様な経歴のデータサイエンティストが登録するエッジワークのネットワークを活用してプロ人材とのマッチングをおこないます。採用ではなく業務委託で発注するため、短期契約やスポットでの依頼も可能です。

設計や企画などの上流工程でチームをリードできるマネージャークラスのほか、調査やデータ前処理・クレンジング・テストなど作業の実行を支援するオペレーターまで、幅広いニーズに対応します。

発注前の顔合わせや採用要件のすり合わせを無料で実施するため、初めてプロ人材に依頼する方も安心して利用できます。

データサイエンティストの案件例

データ分析

メディア業界におけるテレビ視聴などのデータ活用を支援。技術者と連携しながら施策の提案や数値検証、レポート作成などに従事。

モデル構築

Pythonを使用した時系列予測モデルの作成。データ収集から検証まで一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化を担当。

レコメンド

動画学習プラットフォームに搭載するエンジンの開発。レコメンデーションの精度向上に向けアルゴリズムの選定とチューニングを実施。

企画提案

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。

データ抽出・集計

BigQueryやSQLを用いてユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形作業を実施。

保守運用

小売業界でDSとして運用フェーズのモデルに対して課題解決、精度改善提案や分析結果の報告書作成、報告までを行う。

データサイエンティストのスキル

ビジネス

ビジネス

組織がかかえる課題背景を理解した上で、統計解析やデータ処理での問題解決につなげる。ビジネスの構造を把握し適切な対応を実施。

コンサルティング

企業が抱えている悩みや課題を正確に把握した上で、データ分析の結果から導き出される適切な解決策を用意する。

マネジメント

営業担当や技術担当などの他業務の担当者とチームになり、プロジェクト全体を管理する。予算やリソース、進捗管理まで幅広く行うことも少なくない。

ドキュメンテーション

ビジネス課題から適切なデータを抽出し、解決策を提案したり報告する機会も多いため、プレゼンの資料を作成する必要がある。

データサイエンス

データサイエンス

データ分析を実務で行うための学術的な素養を持つ。人工知能、統計学、数学など情報科学系の知識をビジネスの課題へと適用。

分析設計

データサイエンティストは分析の目的を定義し、分析内容や分析方法の選定を行う分析設計スキル。情報処理や数学、統計学の専門知識が必要。

データ集計・可視化

データを時間軸や数値の大小によって並べる、数値の範囲ごとにグループ分けするなど、データを把握しやすくするために、集計と可視化の最適な手法を選択するスキル。

統計モデリング・評価

数学的な知見を用いて、データに隠されたパターンや意味をあぶりだすためのスキル。集計と可視化の最適な手法を選択するスキルも重要。

データエンジニアリング

データエンジニアリング

Python、R、SQLなどの言語でシステムの開発・実装・運用をおこなう。データ収集、処理、加工、環境構築などを実施。

プログラミング

機械学習や統計的手法を用いてデータを分析するために、人工知能と統計処理に強い「Python」や統計解析向けの「R言語」、データを抽出するための「SQL」などが主に必要になる。

アルゴリズムの開発や実装

データ分析に最適なアルゴリズムを考え、プログラミング言語を用いて実装するスキル。AIによる機械学習を用いた分析をする場合も。

システム開発・設計

データの処理や管理、分析などのために設計と開発を行う必要も出てくるため、統計や人工知能のためのものではなく、より広範囲の開発が可能なプログラミング言語の知識が必要。

データサイエンティストの人材例

年齢:32歳   性別:男性

スキル

  • 統計、機械学習スキル
  • ビジネススキル
  • 需要予測、口コミ分析(データ加工~分析)
  • BI・AIツールの導入推進及び開発業務

年齢:31歳   性別:男性

スキル

  • データサイエンティストとしての実務経験から開発優先順位をユーザーの行動ログを分析
  • コンサル、エンジニア、データサイエンティストすべての職種の実務経験)
  • 社内DX人材育成のための研修カリキュラム策定
  • 分析基盤を構築

年齢:34歳   性別:男性

スキル

  • 地図データからの情報抽出
  • autoMLライブラリ開発
  • 文書候補フィルタリングシステムの自動化
  • レストランエンティティマッチングモデル開発

ご発注までの流れ

1お問い合わせ

サイト上のフォーム、よりお問い合わせください。

オンラインMTGやお電話にて、サービスの詳細をご案内します。

プロ人材の活用方法や報酬単価の目安などお気軽にご質問ください。

2要件の整理

課題やチーム状況、想定するタスクをお伺いしたうえで、依頼内容を整理します。

作業場所(常駐 or 在宅/リモート)、稼働時間、人数などの条件もヒアリングいたします。

必須スキル・経験などについてご要望があれば弊社スタッフまでお伝えください。

3ご提案

ご依頼の内容にマッチする形でプロ人材の活用方法やチーム編成を提案します。

チームへの参加を想定するプロ人材の職務経歴やスキルを記載したレジュメを送付しますので、商談を行うかの判断をおねがいします。

要望に当てはまるプロ人材がすぐに見つからない際は、メディアに案件情報を掲載し、対応可能な方の募集を行います。

4商談

提案内容にご興味を頂けましたら、プロ人材を含めた商談を実施します。

お客様からは事業内容や課題をお話しいただき、プロ人材からは得意な業務やこれまでの経歴・スキルを説明します。

プロ人材との商談は無料です。依頼内容の調整やすり合わせを都度おこない、マッチングの精度を向上していきます。

5オファー

チームへの参加を依頼したい場合は、作業内容や報酬金額などの詳細を調整し、オファーを頂きます。

お客様とプロ人材の双方がプロジェクト内容に合意し、チームを編成する契約の締結について了承を得た場合は発注手続きをおこないます。

プロ人材がオファーに了承しない場合は、発注とはなりませんのでご注意ください。

6ご発注

プロ人材がお客様のチームに参加するオファーに合意した際は、依頼内容を書面にし、発注の手続きをおこないます。

ご注文の契約内容に従ってプロジェクト内での作業を実施します。

プロ人材が業務委託による支援を開始した後も弊社運用チームによるサポートは継続しますのでご安心ください。

料金・費用や事例についてなど、お気軽にお問い合わせください。