需要予測の案件一覧

【概要】
時系列モデルを構築して、ビジネス要件を満たせる予測精度を実現できるかを検証して結果を報告します。
構築したモデルのブラッシュアップを実施して精度向上を目指します。
複数のプロジェクトに対してスキルマッチした案件へアサインいただきます。

【業務】
・基礎分析
・予測モデルの要件定義
・分析用データの前処理、特徴量作成
・予測モデル構築、検証
・検証結果報告書の作成
・そのほかデータサイエンティスト業務全般

【体制】
2名体制
PM1名
DS1名（当該募集）

・Python、SQL経験（2年以上）
・LightGBMなど回帰アルゴリズムによる予測モデルの構築経験（3プロジェクト以上）
・モデルに投入する特徴量データ集計のパイプライン構築経験
・ドキュメンテーション能力
・コミュニケーション能力

【概要】
プロダクトに溜まったデータを活用したデータソリューション事業立ち上げに伴うデータサイエンティスト業務をお願いします。

【業務スコープ】
新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。
・ビジネス課題の理解・構造整理
・技術コンセプト策定
・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定
・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備
・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等）
・コアとなるAI技術開発（技術課題特定, 開発, 精度改善）
・プロダクト開発業務(モデリング、モニタリング等)

【開発環境】
■利用技術
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等）
■機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

【体制】
EM　1名
DS　5名
SWE　10名

■業務内容
設計、実装、テスト

【部署全体の業務概要】
需給予測、データ分析に関する上流業務
※データサイエンティストは別でいます

・現場や経営層を巻き込んだソリューション提案
・組織マネジメント
・プロジェクトの設計・推進(ステークホルダーとのコミュニケーション、スケジュール、コスト、リソース、リスクなど全体のマネジメント)
・AI需要予測システムの開発　等

【今回参画頂くPJの具体的な内容】
・DBから必要なデータ抽出
・データ集計した内容を見て対応策を提示
・500万レコード～2000万レコードの加工処理
・各社に提示する用の資料化
※データサイエンティストは既に出入りしているがDBから必要な課題を抽出・仮説立て
　検証から提案までできる人を求めております

ex）
店舗の欠品管理、在庫負担をデータから抽出したうえで、課題発見
課題点、パラメータに対して分析し、解決策を提案

■システム環境
OS：Windows,Linux
環境：Azure（IaaS/PaaS),
言語：SQL、Java、JavaScrpitなど
DB：SQLServer /Synapseなど

【概要】
プロダクトに溜まったデータを活用したデータソリューション事業立ち上げに伴うデータサイエンティスト業務をお願いします。

【業務スコープ】
・ビジネス課題の理解・構造整理
・技術コンセプト策定
・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定
・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備
・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等）
・コアとなるAI技術開発（技術課題特定, 開発, 精度改善）
・プロダクト開発業務(モデリング、モニタリング等)
・上記に付随するドキュメンテーション、報告

【開発環境】
■主な環境
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等）
■ライブラリ等
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

【概要】
薬剤在庫管理における需要予測モデルの改善や運用、及びPoC後の新規プロダクト開発に向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップをお願いします。
最初は時系列予測、多クラス分類を想定しています。

【業務スコープ】
・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA
・機械学習アルゴリズムの設計・実装
・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発

【開発環境】
■主な環境
・Python
・TypeScript
・AWS (Glue,Athena,Fargate,SageMaker,Lamdba,CDK)
・Databricks
■ライブラリ等
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

■概要
ネット予約の予測モデル(LightGBM)の精度改善を行って頂きます。
現モデルは季節変動やイベント等、外的要因に対応しきれていない状況です。

■業務スコープ
・要員調査
・精度改善、検証、実装
・レポート作成、報告

クライアントの依頼部署では、（グループ会社含む）社内の様々な部署にコンタクトを取り、
事業戦略と絡めながら、データ駆動型経営へ変革する為の企画～事例創出を主導しデータの利活用支援をしています。
デジタル化、データ活用（発電量の予測、需要予測）のテーマ探索、企画化、事例創出を行い
事例・市場の調査、資料作成、報告(対応PJTにより課長～部長、役員と異なる)などをビジネスアナリストとともに推進していく。
具体的な作業内容については、必要な部署からのデータの獲得（折衝）やデータの抽出加工、分析、示唆出しまでとPJT毎によってスコープがことなります。
（ビジネスアナリストと連携しながら進める。）
テーマの一例
・営業部門とSFAデータの利活用推進
・製造品の在庫や需要予測
・web系データ等を用いたMAツールの利活用支援
また、一部プロパーの若手分析官に対して教育（レビューやアドバイスをすること）もお願いすることがあります。

・Flask/Python/SQLを活用した、業務ロジックおよびアプリ開発
・機械学習を用いた需要予測モデル開発（ベースモデルあり）
・需要予測モデルの精度検証
・需要予測モデル業務適用におけるシミュレーション
・需要予測モデルの運用開発

・基本的なクエリの作成
・Pythonによるデータ加工・機械学習※必須
・基本的なシェルスクリプトの作成
・お客様に寄り添う心持ち
・GCP/BQを用いた集計
・Flaskなどのwebフレームワーク利用経験

【業務内容】店舗単位の需要予測を行いセラピストの配置を最適化。
テキストマイニングなど時系列モデル以外の機械学習テーマも複数あり、ビジネスにおける機械学習実装経験がある方を希望します。
その他案件も掛け持ちでお願いする可能性があります。
【技術環境】Python, Digdag, Presto