【Python/SQL】AI需要予測SaaS開発におけるデータサイエンティストの業務委託案件・フリーランス求人

・課題定義：クライアントおよびビジネスサイドと直接折衝し、MD（発注判断）の意思決定を支えるアルゴリズムの定義・優先順位付け ・モデル開発・改善：時系列・需要予測モデルの設計、アパレル独自のロジックを用いたチューニング ・稼働中モデルの評価：本番で動いているモデルの弱点を特定し、改善して効果を測定するループを回す ・MLOps・基盤構築：共通データパイプラインの設計、MLflowを用いたモデル管理、バッチパイプラインの構築 ・プロダクト実装：pandas等を用いたバッチパイプライン化、AWS（ECS / Lambda）での本番運用 ・領域拡張：倉庫別の按分ロジック、AIアドバイス判定など、新規機能に向けた技術検証 【現在進行中の例】追加発注スキームにおける追加数量の予測。「このタイミングで、こういう形で予測してほしい」という要件は顧客と合意済みで、そこから先の「一番精度の良いモデルをどう作るか」を任される。現状は予測対象に対して5つのモデルが必要と特定→各モデルのベースライン作成→データセットの特性と弱点の把握（最初の2週間程度）→弱点を順次潰す（アーキテクチャ・損失関数の見直し等）→週1定例で責任者とディスカッション→デプロイ、という流れ。 【体制(人数/構成)】 開発組織約10名・業務委託含む／フルスタックチーム3名（＋9月に3名採用）／MLチーム4名（うち自走で顧客向けモデルを回せる主力は副業1名・月100h）

1回