需要予測の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:68

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案件内容

■技術開発(メイン業務)

・データ分析系の技術開発(需要予測や最適化問題等)。

■要件定義・ソリューション提案(メイン業務)

・顧客や社内メンバーとの議論によるビジネスソリューション構築。

・顧客の潜在要件を把握し適切な機能要件・仕様を定義。

・他の開発メンバーと連携し評価しリソース見積を実施。

■技術ブリッジ

・海外開発メンバーに顧客からの要件を伝え、連携して開発。

・ビジネス側からの技術的問い合わせに海外開発チームと連携し対応。

■開発計画(海外開発部隊と協働、シニア向け要件)

・AIの開発ロードマップの構築にビジネス側の情報を考慮したフィードバックを与える。

・技術を横断的に理解し新規視点から複合ソリューションの開発計画を提案する。

必須スキル
• コンピュータサイエンス/人工知能/機械学習関連の技術分野における実績
• データサイエンス分野の実績(ビッグデータ処理、データ統計処理、マイニングのスキル)
• 事業開発チームで複雑なコンセプトを齟齬なく議論できるコミュニケーション能力
• 海外のリサーチチームと協働するコラボレーションスキル
• 英語力(ビジネスレベル)
• 日本語力(ネイティブレベル)
→顧客と要件定義の議論をできるレベル
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

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