需要予測の案件一覧

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該当件数:66

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案件内容

需要予測システムのWebフロントの開発

・設計~製造~テスト

・アジャイル開発(スクラム)

・AWS

必須スキル
・基本設計以上の経験3年以上
・必要なITスキル
環境:AWS
言語:ReactまたはGO言語の開発経験1年以上
環境:AWS利用経験
・主体的に動ける方
案件内容

■背景■

クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル(移動平均ベース)から機械学習を活用したモデル(LightGBM)で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況
■やること■

3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。

■働き方■

・リモートでモデル改善、週1つ(木曜16-17時)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FB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(イレギュラー的に)meetsで相談しながら解消する
■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
■営業コメント■

時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。
■その他■

期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます

必須スキル
・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発))
・機械学習
-ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、EDAや特徴量
エンジニアリングを行いながらモデルを構築した経験
-特にラグ特徴量/集約特徴量/エンコーディング等の特徴量エンジニアリングでモデルを改善した経験
こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです
案件内容

■背景

AIサービスを展開されているクライアントにて3月~受注確度が高いPRJが複数走っている

■概要

お客様におけるAI/機械学習活用に向けたコンサル・クライアント折衝・分析・機械学習システム・モデル構築業務

※複数案件に携わっていただく可能性はありますが、スキル・条件に応じてポジション検討可(1案件も可能)

■案件候補_例

①機械学習エンジニア(エンドは1000名規模の会社_エンタープライズ系)

・基本的にリモート対応

・エンドはリテール業界

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築はクライアントが対応

┗構築・テストを進めている

┗機械学習システム構築

┗上記モデルをクライアントのMLconnect上でデプロイしていく

②自然言語モデル(クライアント社内サービスの改変・改修)

・日本語の自然文をAIが自動スコアリングする仕組みの開発

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築

③需要予測モデル構築(AIエンジニア)

④製造業SCM領域のAI案件(コンサル)

・横でPower BI レポートや基盤構築PRJも走っている

・案件によっては、リモートによる対応も可能

・案件によってはコミュニケーションを図るために週1~2程度の出社相談あり

・スキル・条件に応じて、複数案件に携わっていただく可能性有

必須スキル
・python2年以上
・AI/機械学習領域における実務経験
・pythonを活用したモデル連携開発経験(時系列予測・自然言語処理領域など)
※ポジションは相談可
案件内容

概要:

多数の需要予測案件からマッチするプロジェクトへアサインいただきます。
業務:

・モデル設計、構築

・データ加工、学習検証

・精度改善調査

・ドキュメント作成
体制:

2名体制PM1名DS1名(当該募集)

・週次で2回のMTGがあります(実施日時は相談可)

必須スキル
・データサイエンティスト経験
・厄介なデータから予測モデルを構築、精度を上げていける方
・指示待ちではなく自身で考えて答えを出せる方
・最低限のコミュニケーションスキル
案件内容

【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。
【PJ事例】・大手自動車メーカー向け外観検査システム・大手食品企業向け印字検査システム・生産の需要予測 等
【開発環境】PythonGitHub

必須スキル
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習や深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験
案件内容

【業務内容】機械学習チームにおける技術支援
目先は下記案件を推進・担当1)チャットボットAIの性能向上2)需要予測AIの研究開発■役割:データサイエンティストおよびプロジェクト推進■業務内容:・課題出し、方針検討・メンバーの指示、フォロー、レビュー・チーム内および事業部とのMTG、報告・学習/テストデータ作成、分析、アルゴリズム実装、評価■開発言語、技術・開発言語、環境:Python、JyupterLab、Pytorch・アルゴリズム:チャットボット:BERT需要予測:ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、線形回帰他■体制:5名

必須スキル
• Python, SQLの経験がある方
• 機械学習に対する幅広い知識(画像、自然言語、テーブルデータ)
• 実務としてモデルを開発し、運用まで落とし込んだ経験
• 高いコミュニケーションスキル
• 能動的に行動できる方
案件内容

クライアント社内で運用している需要予測・発注数量最適化ソリューションにおけるデータパイプライン、MLパイプラインの運用、エラー発生、顧客問い合わせ時の初動調査のご担当をいただきます。複数のクライアントの運用を行っており、各パイプラインの運用、さらには、将来的にはその開発まで対応を可能な方を期待しています。

必須スキル
– GCP (BigQuery, GKE, Composer)
– Docker
– Airflow
– python
MLOpsの経験
Pythonを使ったデータ分析の経験
案件内容

概要:
登録者数40万人の電子お薬手帳の調剤データ、購買データといった パーソナルヘルスレコードから ビジネスにつながるインサイトを探し出す データアナリストとしてご活躍いただきたい。

業務:
・分析設計
・データマート作成
・可視化、示唆出し等

必須スキル

・SQL経験 ・Python or SAS経験 ・統計分析を活用したデータアナリストの経験 ・データマート作成経験 ・仮説や事実に基づいて論理的な説明や考え方ができる方 ・クライアント(インターナルも可)に対するデータ分析の提案経験

案件内容

■背景■
食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。

■課題一例■
・商品IDが分析観点で作られていない
・年末やGW等に特殊な動きがある
⇒変動が多い時期に予測しきれていない

■やること■
前需要予測における改善要望(商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある)をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

必須スキル

・SQL
※SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BYが可能なレベル(window関数までは不要)
※分析に必要なデータ抽出SQLの元はクライアントメンバーが作成するため、深いDWHの理解や高度なSQLは必要とされない。
※必要に応じて自分でデータ集約を行うぐらいは必要

・Python
※3年以上のコーディング経験
※基本的にはJupyter Notebook上でのモデル開発になります

・特徴量エンジニアリング
※ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、ラグ特徴量、集約特徴量、エンコーディング等を行いながらモデルを構築した経験。こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです

案件内容

・小売業の予測モデル構築及び運用支援
【業務詳細】
・小売業における1日の商品の売り上げを予測、発注推奨数を計算する。
・予測モデルはすでに運用中のものがあり、一部のデータサイエンティストによってモデルの精度向上を行っている。
・需要予測モデルでのデータ加工、特徴量生成、売上予測の数字を使った店舗ごとへの発注推奨数計算ロジックの設計を受け取り実装していくのが主な業務。

必須スキル

・Python & Pandasによるデータ加工技術
・AWS(linuxサーバ)による開発経験

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