Juliaのフリーランス案件・求人

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Python/広告結果分析ツールにおけるデータサイエンス案件・求人

80-100万円/月額
業務委託(フリーランス)

具体的な作業内容 ・広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する ・社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を  Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する ・また、弊社が開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う 募集背景 様々なデータサイエンスの課題に共に取り組んでいただけるデータサイエンティストを募集しています。 顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援するプロダクトです。 データサイエンスを駆使することで、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定します。 広告効果に基づいて決定された最適な広告予算配分が提示されることで、ユーザはよりよいマーケティング戦略を立てられるようになります。 高度な統計学の手法を駆使したマーケティング・ミックス・モデリング (Marketing Mix Modeling: MMM) の手法が実装されていることは自社サービスの大きな特徴です。 これによりテレビ CM などのオフライン広告でさえも、オンライン広告と統合して定量的な分析ができます。 また、数理最適化を用いて広告媒体ごとの出稿量を決定するサービスや、視聴した際の脳波の動きに基づいてよりよい CM クリエイティブを作成するサービスなど、 マーケティングに関連する様々なプロダクトを提供しています。 提供するプロダクトはいずれもデータサイエンスが重要な役割を持っています。 データサイエンスの力でさらにプロダクトの価値を高めていくために、わたしたちは、統計学に強みをもつデータサイエンティストを募集しています。 Python

案件の必須スキル

・Pythonでの開発経験:3年以上 ・大学院修士課程を修了し、線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解があること ・統計学や機械学習を用いた研究開発の経験(学生時代の経験可) ・Julia、Python、R などを使用したプログラミングの経験および、Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験 ・プロダクト開発への興味関心

9日前 提供元-ギークスジョブ

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Juliaのフリーランス案件・求人について

■Juliaとは Juliaは、高性能な科学技術計算とデータ解析のためのプログラミング言語で、MITで開発されたオープンソースプロジェクトです。Juliaは、シンプルで使いやすい動的言語でありながら、C言語に匹敵する高速性を実現することを目指して設計されており、数値計算、機械学習、統計学、金融工学など、幅広い分野で利用されています。 Juliaの特徴として、LLVMベースのJITコンパイラにより、インタプリタ言語でありながらコンパイル言語並みの高速性を実現していること、型推論とマルチプルディスパッチにより、高い表現力と柔軟性を持つこと、並列・分散処理のためのプリミティブが言語に組み込まれていること、Pythonライクな文法で、数学的な記法を自然に表現できること、C言語やFortranとのシームレスな連携が可能なこと、豊富なパッケージエコシステムを持ち、データ解析や可視化のためのライブラリが充実していること、Jupyter Notebookとの親和性が高く、対話的な開発が行えることなどが挙げられます。 Juliaができる開発は、科学技術計算、数値シミュレーション、統計解析、機械学習、深層学習、最適化問題、金融工学、生物情報学、天体物理学など、計算負荷の高い分野での研究開発や実装、データ解析パイプラインの構築、Webアプリケーションのバックエンド開発、組み込みシステムの開発など、幅広い分野に及びます。 Juliaを活用している世界的サービスやプロダクトは、NASA、FAA(米国連邦航空局)、ブラックロック、ゴールドマンサックス、インテル、Uber、eBayなどの企業や研究機関で、金融モデリング、ロボット制御、ビッグデータ解析、最適化問題の解決などに用いられています。また、JuliaのオープンソースライブラリであるFlux.jl(機械学習)、JuMP(数理最適化)、DifferentialEquations.jl(微分方程式)、Plots.jl(データ可視化)などは、それぞれの分野で高い評価を得ています。Juliaは、シンプルで使いやすい言語設計と高速性を両立させた新しいプログラミング言語として注目を集めており、科学技術計算とデータ解析の分野でのデファクトスタンダードになりつつあります。 ■Juliaを活用するメリット この章ではJuliaを活用するメリットについて説明します。 Juliaを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・C言語に匹敵する高速な処理速度を実現 ・Pythonライクなシンプルで扱いやすい文法により生産性の高い開発が可能 ・科学技術計算を強力にサポートする多様なライブラリ群 ・MLやデータサイエンスなどの分野で注目を集めている言語 ・並列・分散処理による高いスケーラビリティを実現可能 ・外部ライブラリとの連携が容易でありデータ処理パイプラインの構築に最適 ・JITコンパイラを搭載し実行速度とコーディングの手軽さを両立 Juliaは機械学習システム開発、データ分析基盤開発、シミュレーションシステム開発、科学技術計算システム開発など様々な分野のシステム開発に活用されつつあり、フリーランス求人・案件数も徐々に増加傾向にあります。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■Juliaを活用するデメリット この章ではJuliaを活用するデメリットについて説明します。 Juliaを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・言語としての歴史が浅くエコシステムがまだ発展途上 ・言語仕様の変更が頻繁に行われアップデートへの追従が大変 ・ライブラリが若干少なく、ユースケースによってはサポートが手薄な場合あり ・他言語との連携にやや難がありシステム統合で苦労する可能性あり Juliaはメリットが多いですが、エコシステムの未成熟さや仕様変更の多さなど注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 Julia習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはJuliaを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。 特に機械学習やデータサイエンス領域のシステム開発に携わるのであれば、習得を検討する価値は高いと言えます。