Pythonで需要予測と発注自動化を支えるデータサイエンティスト

仕事内容:

概要

大手小売チェーンやECプラットフォームの在庫最適化・発注自動化を支える需要予測モデルの開発を担当します。POSデータ・気象データ・イベントカレンダーなど多様なデータソースを統合し、機械学習モデルの設計から本番運用までを一気通貫で手がけます。モデルの精度改善が在庫コスト削減や機会損失防止というかたちでリアルなビジネス成果に直結する環境です。

詳細

・LightGBM・Prophet・scikit-learnを用いた商品カテゴリ別需要予測モデルの設計・学習・評価

・POS・EC購買・気象・イベントデータの前処理・特徴量エンジニアリング・欠損値処理

・時系列クロスバリデーションによるモデル評価とMAE・RMSE・MAPEを用いた精度検証

・MLflowを用いた実験管理・モデルバージョン管理およびチームへの結果共有

・予測結果をBigQuery・Snowflakeへ出力し、在庫補充システムへ連携するパイプラインの構築

アピールポイント:

需要予測の精度改善が在庫コスト削減や機会損失防止として数値で可視化されるため、自分の仕事がビジネスに与えるインパクトを実感しやすい環境です。データ収集・前処理から特徴量設計・モデル構築・本番運用まで一気通貫で経験できるため、データサイエンティストとしての実践的なスキルを体系的に積み上げることができます。小売・EC領域の知識とMLの両面を同時に深められる点も、市場価値向上につながります。

求める人材:

必須スキル

・Pythonを用いた機械学習モデルの開発・評価実務経験2年以上

・LightGBM・XGBoost・scikit-learnいずれかを用いた予測モデル構築経験

・時系列データを活用した予測分析・特徴量エンジニアリングの実務経験

歓迎スキル

・ProphetまたはNeuralProphetを用いた時系列予測モデルの構築経験

・MLflowを用いた実験管理・モデルバージョン管理の実務経験

・小売・EC業界でのPOS・購買データを活用した分析経験1年以上

勤務時間・曜日:

「フレックスタイム制（標準労働時間1日8時間）

コアタイム：11:00〜15:00

フレキシブルタイム：5:00〜22:00」

休暇・休日:

・年間休日125日以上

・完全週休二日制（土日祝）

・夏季休暇・年末年始休暇

・慶弔休暇

・有給休暇

勤務地:

リモートワーク可能

＜受動喫煙対策＞

就業場所 原則禁煙（分煙）

（変更範囲：当社の定める就業場所）

アクセス:

池袋駅から徒歩5分

給与:

月給・年収はスキルに応じて判断いたします。

雇用形態は相談可

待遇・福利厚生:

・社会保険完備

・リモートワーク制度

・書籍購入制度

・研修・勉強会補助

・各種表彰制度

・フレックスタイム制度

その他:

面接1回

雇用形態: 業務委託

給与・報酬: 700,000円 - 920,000円 月給