Pythonの案件一覧

・生成系AI技術における開発の主導
・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換
・ 開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用
・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

【参画メリット】
・急成長中のスタートアップ企業なので、今後のキャリアアップにつながる環境です。
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働くことが可能です。
・AIなどの最新技術に携わることが可能です。

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github
◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○Github Copilotと社内GPT利用可能
○モニター2台まで利用可能

• 背景： 当年度の月次予算が実績と大きく乖離したため、予測精度の向上が急務となっている。
• 目的： 来年度の予算策定のベースラインとなる売上予測モデルの構築。
【具体的な業務内容】

1. 売上予測モデルの構築と運用
   ◦ 次年度の年間予算の策定、および前年差異要因の明示。
   ◦ 前月実績の前年差異要因の明示。
   ◦ 次月・次々月など直近の売上予測、および前年差異要因の明示。
2. 要因分析の実施
   ◦ 予測精度も重要ではあるが、予測結果となった要因（なぜその予測値になったのか）を説明・解釈する能力も重要視される。
   ◦ 例：「単価がこれぐらい上がればこうなる」といった感度分析や因果的な視点からの提案が期待される。
   【データと環境】
   • 売上実績データマートはある程度ベースが存在する。
   • 機械学習のための特徴量の候補はクライアントメンバーから提供される。
   • データマートにないデータについては、整形・整備が必要となる。
   • 予測に影響する可能性のある要因：利用者の装用頻度（週末のみ、平日のみなど）、リピート率（小売業としては高め）、定期配送サービスによる店舗売上のカニバリゼーション、強力な販促活動、駅ビルセール（ルミネセール等）、天候、コロナの影響、物価高など、多岐にわたる。

在庫管理数が多く、データ分析等に追加で自走可能なメンバーが現場で必要になっている状況になります。
期間としては長期で1～3年想定。多少時間がかかっても良い方にアサインいただきます。
また、業務実践による業務回復（商品部・需給）、計画業務の策定・型化（グローバルテンプレート）、
業務実践・計画業務を下支えするシステム・DWH/DM構築も業務の中に含まれてくる想定になります。

・AIを用いた製品の設計・開発
・フロントエンド開発
・アーキテクチャ設計と開発
・コード品質と継続性改善と保守
・メンバー教育とチームビルディング支援 etc.

【主な開発環境・ツール】
・言語(FW等)：Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS：Linux
・コミュニケーションツール：Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド：GCP
・ソースコード・バージョン管理：Github
・タスク管理ツール：Jira
・CI/CD：Circle CI・Github・Jenkins etc.

・HubSpot CRM と kintone とのシステム連携の設計・実装
・顧客データ・商談データの自動同期（双方向または片方向の要件定義）
・データクレンジングや項目マッピングの設計
・API/外部連携サービス（Zapier, krewData, DataSpider, iPaaS 等）の活用
・運用設計（データ更新タイミング、エラー時のログ・通知設計）
・関係部門（営業、マーケティング、バックオフィス）との要件ヒアリングと調整

ナビゲーションアプリケーションの改修、機能追加、保守運用をご担当いただきます。

・内製しているコミュニケーションサービスの開発ご担当いただききます。
・既にリリース済みのWebサービスのサービス向上に向けたポジションの募集でございます。
・現在、SRE業務の量が以前より増加しており、パフォーマンス改善や障害対策等、増加したタスクへご対応いただける方を募集しております。
・新機能開発において、一部サーバーサイド開発もお任せいたします。

◆技術スタック
・開発言語：PHP、GoLang、Node.js、Ruby
・データベース：MySQL（Amazon RDS）、Redis
・インフラ：AWS(一部、GCP)

売上予測モデルの構築
・次年度の年間予算の策定
　および前年差異要因の明示
・前月実績の前年差異要因の明示
・次月・次々月など直近の売上予測
　および前年差異要因の明示
※売上実績データマートはある程度ベースがあります。
※機械学習のための特徴量の候補は当社メンバーから出します。
　データマートにないデータは整形いただく必要があります。
※予測精度も重要ではありますが、
　前年傾向との差異要因を明示することもそれ以上に重要になります。

・ECアプリケーション運営企業様におけるデータアナリストとしてご参画いただきます。
・プロダクト課題や無事ネス課題における定量・定性分析を行い、課題特定と解決に向けた業務をご担当いただきます。
・事業課題に合わせたデータ分析の計画立て、KGIやKPIの設定・可視化・運用、データの抽出・加工・集計・分析の一連の作業など、幅広い業務をご担当いただきます。

【技術環境】
・言語：Go
・API：Protocol Buffers, gRPC
・インフラ： Google Cloud (Cloud Run, Cloud Firestore, Cloud Spanner, etc.)
・CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理： Terraform
・モニタリング：Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
・分析：BigQuery, Looker
・その他：Notion, JIRA, Slack

ヨーロッパ系プレミアム家電ブランドが、事業成長を加速させるため、データ分析の基盤を強化したいと考えています。
現状、各部署が個別にデータを管理しているため、データが統一されておらず、非効率な状態です。
販売予測やマーケティング施策の精度を下げ、事業全体の成長を妨げる要因となっています。

【業務】
①データ整形・クレンジング
・社内外から集まる売上データ、POSデータ、顧客レビューなどを読み込み、形式の異なるファイルを一貫したフォーマットに整える
・欠損値や表記ゆれを統一し、分析可能な状態に加工する

②データ統合・マージ処理
・データ基盤はBigQueryを想定
・複数のファイル（Excel/CSV/システム出力）を一つのテーブルにまとめ、重複や不整合を解消
・顧客名や商品コードなどをキーにしてデータを突合し、分析用のマスタテーブルを作成

③自動化・効率化
・Excel（Power Query、DAX）、Python、SQLなどを用いて定型作業を自動化
・定期処理（例：毎月のPOSデータ統合）を効率化し、再現性のある仕組みを構築

④可視化・レポーティング補助
・整形したデータをTableau、Power BI、Excelピボット、Pythonなどで活用できる形式に出力
・営業・マーケティング部門向けに見やすいデータ基盤を提供

【体制】
セールスプランニングマネージャー　1名
データエンジニア（クレンジング～可視化）　本募集