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【週3-4日/フルリモート/Python】機械学習エンジニア - アパレル業界の在庫最適化を実現するAI Saas｜需要予測モデルの設計・本番運用を推進

793,600/月

作業内容

-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - クライアントとの直接折衝、議事録・データ・業務フローの把握を通じた課題定義 - 顧客の事業構造や発注プロセスを踏まえた仮説・検証計画の策定 - 時系列・需要予測モデルの設計、評価、チューニング - 現行モデルの枠組み・評価方法の俯瞰的なレビューと改善サイクルの推進 - EC・店舗などの販売チャネルや予測対象を踏まえた問題・アーキテクチャの分解 - 発注判断を支援するアルゴリズム、評価指標、優先順位の設計 - 本番データを用いたモデルの弱点特定、結果の解釈、次の施策の立案 - 倉庫別の在庫按分やAIアドバイス判定など、新規機能に向けた技術検証 - 必要に応じたモデル実装、バッチ処理、運用面の改善

必須スキル

- 機械学習またはデータ分析領域における豊富な実務経験（目安5年以上） - Pythonを用いた機械学習・データ分析の実務経験 - 時系列予測または需要予測モデルの設計・評価・改善経験 - 統計・機械学習に関する体系的な知識を用いて、課題に適した数理的アプローチを設計できること - 顧客・事業課題を理解し、分析課題やモデル要件へ落とし込んだ経験 - 仮説立案、検証計画、結果の解釈、次の改善まで複数回のサイクルを主体的に回した経験 - クライアントまたはビジネスサイドとの折衝経験

歓迎スキル

- アパレル、小売、EC領域におけるドメイン知識 - 季節性やトレンドを考慮した在庫最適化モデルの開発経験 - LightGBM、LSTM、TimeMixer、Prophet、SARIMAなどを用いたモデリング経験 - A/Bテストや、事業成果につながるモデル評価指標の設計経験 - MLOps、MLflow、モデル管理、バッチパイプライン構築の経験 - pandasなどを用いたMLモデルのバッチパイプライン化経験 - AWS、Dockerなどを利用した本番運用経験 - 少人数組織やスタートアップで、担当領域を限定せず課題解決を推進した経験