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◆わたしについて◆ 大手チェーンホテルにて現場の経験を経て、新規開業の責任者から新部署の立ち上げを行い、ネット集客のマネージャーとして販売戦略やマーケティング活動を約6年従事しておりました。 ホテルのOTA(国内予約サイト)設立の仕事に携わりながら法人営業、他社のRM運用代行を経験。 レジャー・観光産業のスタートアップにてマーケティング部門を設立し統括責任者としてwebマーケティング、デジタルマーケティングを軸に業務を行う一方で、社内・社外のDX化・生産性向上への提案やシステム開発などグロースハッカーとしても活動しておりました。 現在は独立し、フリーランスとして複数社の保守契約/アドバイザー業務を行う一方で「ITコンサルタント」としてシステム開発も行っております。 ◆得意なこと◆ ・webマーケティング →SEO対策、MEO対策、Google広告、SNS広告、SNS運用、LPO対策、EFO対策 ・デジタルマーケティング →公式LINE活用 →メールマーケティング →SNSマーケティング →マーケティングオートメーション(MA) ・ノーコードシステム開発 →kintone →Yoom →Bubble →RPA →BIツール →各種WebサービスとのAPI連携 ◆スキル◆ ・Google Analytics ・Google広告 ・Facebook広告 ・各種SNS運用 ・Photoshop / Illustrator ・Microsoft Office / Google Workspace ・Figma / Canva / kintone / Yoom / SendGrid / WordPress / .Bubble / LINE公式アカウント / LINE Developers / LINE WORKS / Power BI / UiPath / Looker Studio / GCP / GAS / ChatGPT ◆趣味◆ ・キャンプ ・スキューバダイビング ・映画鑑賞 ・IT情報のキャッチアップ ◆お仕事について◆ 起業をお考えの方や、事業を始められたばかりの方には特にお役に立てるかと思います。 元々の専門はマーケティング畑となりますが、総合的なビジネス知識とシステム知識にてDX化、生産性の向上のご提案を分かりやすくサポートさせていただきます。 もし少しでもご興味を持ってくださればお気軽にご相談頂ければ幸いです!
大手SIer、自社webサービス2社で約8年、正社員としてソフトウェアエンジニアをしてきました。ruby python TypeScriptなどで開発可能です。
HTML, JSなどのWeb開発から、PythonなどのCLI開発まで、様々な言語での開発が可能です。
平日10時〜19時対応可能 その他臨機応変に対応致します。
海外の反応記事作成サービスを主に運営しています。ぜひご利用よろしくお願いいたします。
HTML,CSS,JavaScriptを用いてのサイト、LP作成を6年間経験しています Vue.js,Typescript,Python,PHPも使用可能です
およそ5年ほどSESで、色んな案件に参画してきました。 主にWEBサイトの開発を行ってます。
Java歴20年以上、PHP、ASP、Android(Java)、Pythonなど様々な言語で開発経験があります。 バグ解析・修正が得意です。
メーカー系の会社員ですが、勉強も兼ねて週末起業しています。開発経験はWebシステム開発10年、組み込みファームウェア開発5年となります。 最近、本業では主にPythonで画像処理系AIを用いたwebシステムを開発に携わっています。 これまでの経験を活かし、システム開発、AI、機械学習、自動化など対応いたします。 ▼可能な業務/スキル ・Python ・Java ・React ・データベース構築(PostgreSQL、MySQL) ・AWS ・各種自動化 ・AI構築 ▼資格 ・G検定 ・ソフトウェア開発技術者 ▼実績例 ・Androidアプリ開発 ・Pythonによる自動化 ・Amazon,楽天などの商品検索 ・WordPressによるブログサイト構築(テーマカスタマイズ)
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 mi_212と申します。 以下に経歴や可能な業務などを記載しておりますので、ご覧ください。 【現在の業務内容】 大手企業でマテリアルズインフォマティクスのエンジニアとして働いています。 主にPythonを使い、機械学習を活用した材料開発を担当しています。 【スキル】 ・機械学習 ・ディープラーニング ・MySQL ・MongoDB ・スクレイピング ・ビッグデータ分析 ・数理最適化 【可能な業務】 ・プログラム作成 ・スクレイピング ・機械学習モデル作成 ・マテリアルズインフォマティクスツール作成 など。 この他でも気軽にお問い合わせ下さい。 【開発言語】 ・Python ・HTML/CSS 【稼働時間】 平日は1〜2時間、土日は5時間程度で作業します。 納期を守ることはもちろん、丁寧なコミュニケーションを心がけております。 ご連絡いただければ、すぐに対応できる態勢を整えておりますので、どうぞよろしくお願いします。
現在は東京工業大学の情報工学科に在籍しています。 主に、人工知能(AI / Deep Learning)の研究をしており、言語はPythonを使うことが多いですが、その他の言語も扱えます。 他には、趣味でAndroidアプリ開発をしていくつかリリースしたりしています。 ▼言語 ・Python ・C/C++ ・Java ・JavaScript ▼活動時間/連絡について フリーランスのため、できる限り柔軟にご対応させていただきます。 連絡は基本的にいつでも可能です。できる限り素早く返信させて頂きます。 基本的には平日の午後がメインの活動時間です。 ▼得意/好きなこと ・写真 ・サイクリング ・プログラミング ・散策 ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。 どうぞ宜しくお願いいたします!
エンジニア歴7年 Webシステムでの業務アプリを中心に要件定義、設計、インフラ構築、実装、テストすべて一貫して対応可能です。 AIの業務利用に関しても知見がありますので、それらの相談も対応可能です。 クラウド基盤を含めたサービスの設計、実装を得意としています。 技術スタックは以下の通りです。 ▼ 言語 / フレームワーク - python (FastAPI/Django/Flask/SQLAlchemy) - JavaScript (TypeScript/node.js/Vue2/Vue3/Nuxt2/Nuxt3) - Dart(Flutter) ▼ DB - MySQL - MongoDB ▼ Cloudインフラ(Google Cloud) - Compute Engine - Cloud Run - Cloud SQL - Firebase ▼ 仮想環境 - Docker - docker-compose
【経歴】 ・国立大学 電気電子情報系専攻 ・2022年から現在まで、フリーランスのプログラマー、Webデザイナー(フロントエンド・バックエンド)として活動中 【現在の業務内容】 ・VBAやGAS、Kintoneを使った業務改善、Webデザイン(tailwindcss, React, Laravel, Vue.js)、pythonを用いたデータ解析(アンケートによる統計等) 【可能な業務】 上記の業務内容の他、 ・VBA,VBS,Kintonejsを用いた開発 ・GASを用いた業務改善 ・Webデザイン ・データ解析(Python,C#等) 【使用言語】 ・HTML ・CSS ・PHP ・Javascript ・VBS ・VBA ・Python ・C#
大手IT企業でのエンジニアとして、大規模Webアプリケーションのシステム設計から開発、導入までの実績が豊富です。 主要な開発技術には、Java、Python、JavaScript、HTML+CSS、OracleDBが含まれており、PythonとJavaScriptには特に深い専門知識を持っています。これらの技術を活用して、自動化からウェブサイト制作、HTML/CSSのカスタマイズまで、多岐にわたるプロジェクトに対応可能です。 また、『AIに丸投げしない』という姿勢を持っており、ChatGPTなどの生成AIを効果的に活用しつつ、短期間、高品質にこだわります。 価格と提供期間についてもお気軽にお問い合わせいただければ、詳細な情報を提供させていただきます。どんなご相談でも、ご遠慮なくお寄せいただければ幸いです。
pythonとruby on railsで業務効率化を行うことを生業としてます. 過去に行ってきたものとして、 pythonベースでファイル操作、ファイルスクレイピング、データ再集計、GUI操作、データベース操作、等をメインに行ってきました。 部分的にはWEBアプリ化したものやネイティブアプリ化したものもあります。 最近、WEBフレームワークとして、flaskとstreamlit、ruby側ではruby on railsで作ることが多いです。 所属企業内ではpythonベース、友人のお手伝いでruby on railsという棲み分けをしてます。 いずれにせよ、手段としてプログラムを書いているだけで、目的が達成されれば何でも良いと思ってます。
私は大学時代にPythonを始めて WEB開発、データ分析、機械学習等 様々なものに取り組んできました。 新しいツールを導入したり、目的を達成するために試行錯誤をするのが好きです。 【過去の活動】 機械学習:transfersを用いて、文章の感情分類モデルを作成した。学習データは学術用に公開されているものを使用した。 データ分析:SNSユーザーの投稿を収集し、感情分類を行い感情割合を数値化した後につながり方の調査を行った。 悲観的なユーザー、怒りっぽいユーザーは似た者同士でフォローしている傾向があった。
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