小売業向け機械学習モデル開発エンジニア

仕事内容: 【仕事内容】 小売企業向けの売上データ分析および機械学習モデル開発プロジェクトにご参画いただきます。 本プロジェクトでは、店舗ごとの売上実績や商品販売データを活用し、売上傾向の分析や販売数量の予測を行う仕組みを開発します。 Pythonを使用したデータ加工や分析業務を中心に、機械学習モデルの開発、予測結果の検証、既存プログラムの改修などをご担当いただきます。 まずは、既存の分析プログラムや機械学習モデルの処理内容を確認し、データの抽出・加工、集計処理、テストなどから対応していただく想定です。 データ分析では、pandasやNumPyを使用し、売上データや商品情報の整理、欠損値の補完、データ形式の変換などを行います。 また、商品カテゴリや店舗ごとの売上傾向を確認し、分析結果をグラフや表にまとめます。 機械学習モデルの開発では、scikit-learnを使用し、既存の予測モデルの実行、学習データの更新、予測結果の確認などを担当します。 開発に慣れてきた段階では、特徴量の追加やモデルのパラメータ調整など、予測精度の改善にも携わっていただきます。 さらに、SQLを使用したデータ抽出や、分析用データの作成にも関わります。 開発チームと連携しながら、既存コードの改修、単体テスト、分析結果の確認、技術ドキュメントの作成などを進めます。 Pythonを使用した開発・データ分析の経験を活かしながら、機械学習モデルの開発工程へ担当範囲を広げられるポジションです。 ■ 業務内容 ・Pythonを使用したデータ加工、集計処理の開発 ・pandas、NumPyを使用した売上データの分析 ・SQLを使用したデータ抽出、集計 ・既存の機械学習プログラムの解析、改修 ・scikit-learnを使用した予測モデルの実行、検証 ・学習用データの作成、前処理 ・予測結果と実績データの比較、分析 ・既存モデルのパラメータ調整、精度改善支援 ・分析結果のグラフ化、報告資料の作成 ・単体テスト、不具合修正、技術ドキュメントの整備

求める人材: ■ 必須スキル ・Pythonを使用したプログラミング経験 ・pandasなどを使用したデータ加工、集計経験 ・SQLの基本的な知識、データ抽出経験 ・既存プログラムの内容を確認し、修正やテストを行えるスキル ・開発チーム内での報告、相談、情報共有ができる方 ■ 歓迎スキル ・scikit-learnを使用した機械学習モデルの開発経験 ・機械学習に関する基本的な知識 ・回帰分析、分類モデルなどの学習経験 ・Jupyter Notebookを使用したデータ分析経験 ・Matplotlib、Seabornなどを使用したデータ可視化経験 ・売上分析、販売予測、需要予測などのデータ分析経験 ・Gitを使用した開発経験 ・機械学習モデルの評価、精度改善経験

月給90万円～110万円

勤務時間・曜日: 9:00〜18:00

休暇・休日: ・週休2日制

待遇・福利厚生: ・月間稼働時間：140時間～180時間（上下割精算） ・安定した稼働を想定した長期案件

その他: お気軽にご応募ください！ 雇用形態: 業務委託 給与・報酬: 900,000円 - 1,100,000円 月給

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