機械学習（281件）

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  • 【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
  • ～ 1,100,000 円 /月額
  • 東京都
  • 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
  • 募集人数
    2人
  • 面談回数
    1回
エッジテクノロジー株式会社
更新日：2026年5月25日
案件ID：659166

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