募集終了
【AIエンジニア】大手食品通信販売における需要予測モデル構築
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案件概要
| 案件内容 |
■背景■ ■課題一例■ ■やること■ |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL ・Python ・特徴量エンジニアリング |
| 尚可スキル | ・Kaggle等のデータコンペに出場し、入賞した経験 |
| 言語 | |
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| 契約開始 | 2023年2月 |
| 稼働率 | 40~60% ※初回2ヵ月後、週1〜2日程度の稼働になる想定。平日夜や土日の稼働も可能（左記時間帯のみはNG）。平日日中帯に連絡がつき、定例Mtgへの参加が可能な方。 |
| 面談回数 | 1回 |
| 稼働日数 | 週2日 週3日 |
| 募集人数 | 1人 |
| 備考 | ■働き方■ 基本はリモートでモデル改善、週2~3つの需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく ○ オンラインMTG時に出た要望をもとにモデルの改善を進めていただく ○ 不明点等は適宜slackやmeetsで相談しながら解消する ○基本は9:00-19:00の間で連絡が取れる ■体制■ アドバイザー1名 PM1名 インターン1名 ビジネス側2名 ■環境■ 新データ分析基盤はSnowflake, dbtなど新しい技術を用いており、今後も徐々にreverse ETL, data observabilityのツールなどの導入も行っていく ・DWH : Snowflake ・メトリクスレイヤー：LookML ・BI : Looker ・ELT：AWS DMS ・Data Observability : dbt test, Grew DataBrew ・Orchestration : Airflow（MWAA）, Digdag ・CI/CD: Jenkins, GitHub Actions ・IaC：Terraform ・ソースコード管理：GitHub, GitLab ・コミュニケーションツール：Slack, Google Chat ・監視：Datadog, NewRelic, Mackerel ■営業コメント■ 特徴量エンジニアリングの他に時系列の理解があり、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデルのご経験がフィットします ※単価は100%稼働時 |
