- ~ 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
Pythonを活かせる仕事(991件)
Python
の案件月額単価相場
[案件数]
平均単価:
820,900円
最高単価:
1,600,000円
最低単価:
300,000円
単価 ~ 1,100,000 円 /月額
最寄駅 東京都スキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら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。...
単価 650,000 ~ 800,000 円 /月額
最寄駅 フルリモートスキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら自動応答AIボイスボットおよびAI応答支援アプリの開発を、フロントエンド/バックエンドの両面で担当いただきます。 ・TypeScript/Node.js を用いたWebアプリの設計・実装 ・AI組込を前提としたUI設計とAPI開発 ・CTO直下でのスピード感あるプロダクト開発 ・AIコーディングツールを活用しつつ、コード品質と保守性を担保
- 詳細はこちら
オンプレミス既存システムをAWSへクラウドシフトする開発案件 工程は基本設計から開発、テスト
単価 700,000 ~ 900,000 円 /月額
最寄駅 リモートスキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら現在運用中の既存Webプロダクトについて、引継ぎを受けたうえで、今後の改修・保守・改善をご担当いただけるエンジニアを募集します。 主な目的は、デザイナーから上がってくるUIデザインに合わせた画面改修、既存機能の安全な修正、将来的なスケールを見据えたコードの整理・改善です。 新規で難易度の高いコアロジックをゼロから実装いただくというより、既存構成を把握し、安定して保守・改善していく役割を想定...
- 詳細はこちら
【リードクラス】 プロジェクトの全体的な戦略設定とリーダーシップをとっていただきます。 ▪️プロジェクト計画、要件の収集・分析、タイムライン設定 ▪️リソース、予算の割り当て、テクニカルリーダーシップ ▪️技術選定、アーキテクチャ設計の支援、テクニカルチャレンジ対応 ▪️アップセル戦略、新規ビジネスチャンスの識別、クライアントネゴシエーション ▪️ステークホルダーとの連携を強化し、プロ...
単価 400,000 ~ 800,000 円 /月額
最寄駅 リモート予定スキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら新卒or中途のエンジニア向け企業研修の講師を担当いただきます。 カリキュラムはご用意がありますので、IT基礎の研修とpaizaラーニングを利用したコーディングのアドバイスなどをお願いします。
単価 800,000 ~ 1,000,000 円 /月額
最寄駅 六本木一丁目スキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら共通ナビゲーションアプリケーションの改修、機能追加、保守運用を行っていただきます。社内において共通的に使用されるヘッダ・フッタを生成し、各事業に提供しています。様々な事業を持つ中で、文字通りすべてのフロントエンドアプリケーションに影響する部分であり、技術的にもビジネス的にもチャレンジングな部分です。モダンなフロントエンド技術の知識をベースに、様々な課題を技術を使って解決していくモチベーションを持っ...
単価 300,000 ~ 750,000 円 /月額
最寄駅 都市部スキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら開発案件に参画して頂きます。(案件選択制) 上流工程から一貫して対応して頂きます。 (製造経験しかなくても上流工程の経験を積むことが可能です。) ・業務アプリの開発案件 ・Webサイト(EC)新規開発及び保守案件 ・クラウド、ビッグデータ案件 ・RPA案件 ・テスト案件
単価 500,000 ~ 600,000 円 /月額
最寄駅 五反田駅 or 赤羽橋スキル 職種 契約形態 業務委託詳細はこちら【概要】 大手音楽会社の社内アプリケーション開発に携わっていただきます。 機能単位、あるいはPoCの内容によってAzure / Google Cloud / AWS を併用し、サーバーはおもに Google Cloud に構築します。 社内ツールを作成する際は Google スプレッドシートと連携することが多く、スプシAPIをよく利用します。 【開発環境】 現状だと Cloud ...
単価 350,000 ~ 700,000 円 /月額
最寄駅 渋谷駅スキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら各種言語・技術を用いたシステムの設計、開発、保守などに携わっていただきます。 すでにリリースされているシステムを保守運用しながら追加開発を実施するため、 要件定義~保守運用まで全ての工程を経験できます。将来的には上流工程やリードポジションを目指すことも可能です。 ※作業する勤務地につきましては1都3県にございますプロジェクト先となります。
単価 ~ 920,000 円 /月額
最寄駅 東京都スキル 職種 特徴 契約形態 業務委託詳細はこちら全国展開する大手製造業クライアントにおいて、営業活動の効率化とデータドリブンな意思決定を推進するためのデータ活用・分析基盤の構築をご担当いただきます。単に指定されたデータをグラフ化するだけでなく、現場の課題感から「どの数値をどう見せるべきか」の簡易的な探索分析(要因分析やクロス集計など)を自発的に行い、ダッシュボードへ落とし込んでいくデータアナリスト・BIエンジニアとしての自走力が求められるポジシ...
- 詳細はこちら
Python/コンピュータサイエンス・セキュリティに関する研究開発 某通信系研究所(N系列)における、コンピュータサイエンスおよび セキュリティに関する研究開発プロジェクトです。 AI関連の論文検証、PoC、適切なデータセットの準備と評価、 システムの実装などを担当いただきます。 ※詳細は面談時にお伝えいたします。 [関連ワード]フリーランス、案件、エンジニア、プログラマー、業...
Pythonとは?
Pythonの案件・業界分布について
近年のAI(人工知能)ブームなど、データサイエンス分野で注目を集めるプログラミング言語・
Python。シンプルで習得が容易なことを目指し、言語機能は最小限、不足分は拡張ライブラリで補う方針で開発されました。
人工知能に加え、拡張ライブラリの中でも統計や解析分野が充実し、ビッグデータの中から価値のある情報を見つけ出すデータ解析や分析ツール、車の自動運転や家屋内のエネルギー消費の最適化などIoT(アイオーティー)分野での利用が盛んに行われています。
Webアプリ開発にも力を入れており、YouTubeやインスタグラム、Dropboxなどの開発言語としても知られています。
Pythonは、「Python2」と「Python3」の2つのバージョンがありますが、「Python3」のほうが新バージョンで、新しい開発は「Python3」で行われていることが多いようです。
数式、統計処理の拡張ライブラリが充実しているPythonは、機械学習、ディープラーニング、科学技術計算などデータサイエンス業界で必要とされています。自動車や住宅、建築、服飾などの設計や製図を支援するシステムであるCAD、3Dでデータを作成する3Dモデリング、WEBアプリケーション開発にも使われ、幅広い分野での活躍が期待できるでしょう。
Pythonのサンプルコード
⚫️PDFページへ画像を挿入する
import fitz # <-- PyMuPDF
doc = fitz.open("some.pdf") # open the PDF
rect = fitz.Rect(0, 0, 100, 100) # where to put image: use upper left corner
for page in doc:
page.insertImage(rect, filename = "some.image")
doc.saveIncr() # do an incremental save
⚫️PDFページにテキストボックスを挿入する
import fitz # import PyMuPDF
doc = fitz.open("some.pdf") # or new: fitz.open(), followed by insertPage()
page = doc[n] # choose some page
rect = fitz.Rect(50, 100, 300, 400) # rectangle (left, top, right, bottom) in pixels
text = """This text will only appear in the rectangle. Depending on width, new lines are generated as required.\n<- This forced line break will also appear.\tNow a very long word: abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ.\nIt will be broken into pieces."""
rc = page.insertTextbox(rect, text, fontsize = 12, # choose fontsize (float)
fontname = "Times-Roman", # a PDF standard font
fontfile = None, # could be a file on your system
align = 0) # 0 = left, 1 = center, 2 = right
print("unused rectangle height: %g" % rc) # just demo (should display "44.2")
doc.saveIncr() # update file. Save to new instead by doc.save("new.pdf",...)
⚫️数行でPDFにカレンダーを作成する
mport fitz
import calendar
import sys
assert len(sys.argv) == 2, "need start year as the one and only parameter"
startyear = sys.argv[1]
assert startyear.isdigit(), "year must be positive numeric"
startyear = int(startyear)
assert startyear > 0, "year must be positive numeric"
doc = fitz.open()
cal = calendar.LocaleTextCalendar(locale = "de") # choose your locale
w, h = fitz.PaperSize("a4-l") # get sizes for A4 landscape paper
txt = cal.formatyear(startyear, m = 4)
doc.insertPage(-1, txt, fontsize = 12, fontname = "Courier", width = w, height = h)
txt = cal.formatyear(startyear + 1, m = 4)
doc.insertPage(-1, txt, fontsize = 12, fontname = "Courier", width = w, height = h)
txt = cal.formatyear(startyear + 2, m = 4)
doc.insertPage(-1, txt, fontsize = 12, fontname = "Courier", width = w, height = h)
doc.save("Kalender.pdf", garbage = 4, deflate = True)
Pythonのフレームワーク
Python は、Webアプリケーション開発のためのフレームワークがあります。Pythonの代表的な
フレームワークとして知られているのは、大規模向けの「Django」。「Django」は、迅速な開発で実用的なデザインを促進するフレームワークです。データベースやセキュリティ、ユーザーインターフェースの機能をひとつのアプリケーションでまかなうフルスタックで、高い柔軟性とパフォーマンスが特徴。
小規模から中規模向けのフレームワークとしては、「Bottle」、「Flask」が良く知られています。
「Bottle」は、マイクロWEBフレームワーク。学習量が少なくすみ、「今すぐ何かを作りたい」という開発者にとっては格好のフレームワークといえます。
「Flask」は、マイクロWEBフレームワークの中でも軽量のフレームワークです。コミュニティが提供する多くの拡張機能があり、新しい機能をシンプルに追加できるのが特長です。
Pythonについて
Pythonは、スクリプト言語、すなわちアプリケーションソフトウェアが動作する内容を、台本のように記述し制御するための、比較的簡単なプログラミング言語の一つです。 3次元コンピュータグラフィックスソフトウェアの一つであるBlenderの機能の拡張や、自動処理するのに使われ、他にもPythonスクリプトを組み込んだ3DCGソフトやPythonで作成されたアプリケーションなどがあります。 WebプログラミングやCAD、3Dモデリング、さらにGUIベースのアプリケーション、数式処理など幅広い分野に適応することから、マイクロソフトやアップルなど欧米の企業でよく使われ、Yahoo!、YouTube などの企業も利用しています。 とてもパワフルな動的かつ高速なプログラミング言語であり、言語も、様々な問題ドメインを実用的に扱えるくらい柔軟なのが特徴となっています。 しかも初心者にも優しいシンプルさで、可読性に優れ、コンパイルを必要とせず、対話型シェルでテストが可能という特徴もあり、今後的に日本でもさらに広まるものと見られています。 PythonのライセンスはPythonソフトウェア財団が管理し、オープンソースライセンスとして提供されているので実相は自由に使用、配布ができます。
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該当案件数
991件