【Python/機械学習】大手小売・ECにおける需要予測および価格最適化モデル開発データサイエンティストの案件・求人【エッジテクノロジー株式会社】

案件情報

• 業務内容

  作業内容	大手小売チェーンが展開する「ECサイト」および「実店舗」の膨大な購買・在庫・販促データを掛け合わせ、商品の売れ行きを予測する「需要予測」と、利益・売上を最大化する「動的価格設定（ダイナミックプライシング）」の機械学習モデルの構築・改善を担っていただきます。PoC（概念実証）のアルゴリズム選定から、本番実装を見据えたパイプライン設計、ビジネス側への効果説明までを主導するハイレイヤーなポジションです。 ■ 機械学習モデルの設計・開発（需要予測・価格最適化） - LightGBM、XGBoost、またはディープラーニング（時系列解析等）を用いた、高精度な需要予測モデルの設計、実装、および精度評価の検証 - 予測結果をインプットとし、在庫状況や競合価格、販促計画に応じた「最適な値引き率」や「価格設定ロジック」のモデリングとシミュレーションの実行 ■ データ前処理および特徴量エンジニアリング - Pythonを駆使した、数千万〜数億件規模の大規模な購買履歴、商品マスタ、ドメイン特有の販促データ等のデータ前処理（データクレンジング） - モデルの予測精度を左右する特徴量エンジニアリングの設計と、各種パラメータの高度なチューニング ■ MLOps（基盤連携）およびビジネスサイド向け報告 - GCP（BigQuery/Vertex AI想定）やAWS上の本番環境への機械学習モデル組み込みを見据えた、MLパイプラインの設計・連携支援 - 分析結果やモデルの精度、ビジネスに与えるインパクト（ROI）を、非エンジニアである事業サイドの経営層・ステークホルダー向けに分かりやすく構造化した報告資料の作成およびプレゼンテーションの実施
  必須スキル	- Pythonを用いた、実務における機械学習モデル（回帰分析、分類、時系列予測など）の設計、開発、および運用経験（3年以上） - SQLを用いた、大規模データ（数千万件〜数億件規模）に対するインデックスやクエリパフォーマンスを意識した高速な抽出・加工実務経験 - 需要予測、価格最適化、動的プライシング、または高度なレコメンデーションアルゴリズムなど、小売・流通・EC領域におけるデータサイエンスの実務経験 - 複雑な数理モデルのロジックや統計的な分析結果を、専門用語を噛み砕いて非エンジニア（ビジネス層）へロジカルに説明・提案できる高いコミュニケーション能力
  尚可スキル	- GCP（Vertex AI, BigQuery）またはAWS環境において、モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化する機械学習パイプライン（MLOps）の構築・運用経験 - **因果推論（Causal Inference）**等の統計的手法を用いた、価格変更や販促施策が売上・顧客行動に与えた「純粋な効果検証」の実務経験 - データサイエンスチームにおける、テックリードとしての技術牽引、またはマネジメント・PMO的なプロジェクト推進経験
  開発環境	- 言語・ライブラリ：Python（NumPy, Pandas, Scikit-learn, LightGBM, XGBoost 等） - データ基盤・インフラ：GCP（BigQuery, Vertex AI 等）、AWS、SQL - 担当工程：データ要件定義、データ前処理・特徴量抽出、モデル選定・実装、精度評価・チューニング、ビジネス層向け報告

• 基本情報

  単価	～ 1,100,000 円 /月額
  勤務地	東京都 ※実際の勤務地は応募時にご確認下さい
  契約形態	業務委託
  商流	2次請け