NumPyのフリーランス案件・求人一覧

・マーケティング施策の効果検証設計経験（KPI設計、A/Bテスト、CVR分析など）2年以上 ・データ分析実務経験2年以上（仮説設計～検証まで） ・Jupyter Notebookを用いた分析経験 ・pandas、numpyを用いたデータ整形・前処理・クレンジング経験 ・matplotlib、seabornによる可視化経験 ・CSV、DB、API等の複数データソースの統合・加工経験

・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験 ・scikit-learn / LightGBMなどのご利用経験

・ITコンサル経験3年以上およびデータ分析経験3年以上 ・Python（pandas、numpy等）を用いたデータ整形・処理経験 ・部課長クラスとの折衝・ファシリテーション経験 ・マーケティング施策における効果検証の基礎知識（A/Bテスト、KPI設計など） ・ビジネス目的に即した分析設計スキル ・複数データソース（CSV、DB、API等）からの統合・前処理対応経験 ・Jupyter Notebook、matplotlib、seabornなどを用いた可視化経験

・Pythonを使った開発経験（特に、Tensorflow, PyTorchを使った画像処理AI開発経験） ・Githubを使ったコード管理を行った経験 ・（外国籍の場合）日本語でコミュニケーションが取れること

・データ分析プロジェクトの実務経験 ・データ分析ライブラリの知識(Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBMなど) ・回帰・分類・クラスタリングなどの代表的なアルゴリズムに関する知識 ・特徴量エンジニアリング/選択に関する知識 ・主体的に行動し、報告・連絡・相談が自発的にできること

・データ分析プロジェクトの実務経験 ・データ分析ライブラリの知識(Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBMなど) ・回帰・分類・クラスタリングなどの代表的なアルゴリズムに関する知識 ・特徴量エンジニアリング/選択に関する知識 ・主体的に行動し、報告・連絡・相談が自発的にできること

・データ分析プロジェクトの実務経験 ・データ分析ライブラリの知識（Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBMなど） ・回帰・分類・クラスタリングなどの代表的なアルゴリズムに関する知識 ・特徴量エンジニアリング／選択に関する知識 ・主体的に行動し、報告・連絡・相談が自発的にできること

・テックリードとして技術的な問題解決におけるリーダーシップを発揮した経験 ・不確実な課題に対する技術的意思決定のリード経験 ・設計やコードレビューを通じてチームメンバーへフィードバックができるスキル ・アジャイルソフトウェア開発の実務経験

・Fortranを用いた数値計算または科学技術系ソフトウェアの開発経験 ・Pythonによるデータ処理・可視化スクリプトの実務経験 ・自主的な学習姿勢と柔軟な対応力

・Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 ・GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 ・リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 ・バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験

・WEBアプリケーション経験5年以上 　（言語不問だが使用する言語はPythonのほうが望ましい） ・一人称で動ける方

Python（機械学習）：実装レベル、pandas、numpy熟練 作業指示は「方向性」のみなので、仮設を立てて議論、結果を出せるような自走力

Python（機械学習）：実装レベル、pandas、numpy熟練 作業指示は「方向性」のみなので、仮設を立てて議論、結果を出せるような自走力

Python（機械学習）：実装レベル、pandas、numpy熟練

Pythonでの画像処理・深度推定 ・OpenCV, NumPy, PIL ・MiDaS, DPT, Monodepth2 などの深度推定モデル（PyTorch, TensorFlow） ●3Dモデル生成・最適化 ・Open3D, MeshLab, Blender Python API ・点群処理（Poisson Reconstruction, Marching Cubes） ・3Dデータフォーマット（OBJ, FBX, STL, GLTF） ●テクスチャ処理・マッピング ・UV展開、PBRマテリアル（物理ベースレンダリング） ・Texture baking（Blender, Substance Painter） ●ゲームエンジン統合 ・Unity（C#, Mesh API, Shader Graph, HDRP/URP） ・Unreal Engine（C++, Blueprint, Nanite, Lumen）

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） スコアリングモデルの開発・運用経験 データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） Python, NumPy, pandas, scikit-learn など データ処理・前処理の知識（1年以上） 企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル クレンジング・異常値処理の経験 AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 API連携の基礎知識（1年以上） REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 ・GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 ・リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 ・バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験

【必須】 ■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・プログラミング言語 : Python（４年以上） ・WEBアプリケーションの開発・運用経験（４年以上） ・WEBクローリング処理またはWEBスクレイピング処理実装経験（スキルシートに記載があること） ・バージョン管理：Git ・データベース：SQL（PostgreSQLなど）の基礎知識と使用経験

Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験

・機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上）(Python, NumPy, pandas, scikit-learn) ・データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ・AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

・プログラミング言語：Python（3年以上） ・AWSのマネージドサービス（ec2、lambda、s3、ecs等）を活用した開発経験（2年以上） ・バージョン管理：Git ・API開発：RESTful APIの設計と実装経験 ・データベース：SQL（PostgreSQLなど）の基本的な知識と使用経験

コード生成AIを活用した業務システム開発経験（開発言語：Python） Pythonによる業務システム開発経験 VB6.0プログラムの経験（読解ができればOK） 業務報告書もしくは運用手順書等の納品経験