食品ロス削減と販売機会の最大化を目的とした日配品需要予測精度向上プロジェクト。 天候、時間帯、近隣イベントなど複数要因を加味した需要予測モデルの構築を担当。

機械学習を用いた予測モデル（特に時系列予測）の開発・実装経験（3年以上） Python を用いた高度なデータ分析スキル ・ライブラリ：pandas, NumPy, scikit-learn, Prophet など ・深層学習フレームワーク：PyTorch または TensorFlow の利用経験 SQL を用いた大規模データセットからのデータ抽出・前処理経験 クラウドプラットフォーム（AWS / GCP / Azure いずれか）上でのモデル開発・運用経験 ビジネス課題を理解し、データドリブンな解決策を提案・実行できる能力

お惣菜・日配品など消費期限の短い商材における需要予測・在庫最適化プロジェクト経験 POSデータを用いた分析経験 発注、在庫管理、値引きなど小売業の業務プロセスに関する知見 MLflow, Kubeflow などを用いた MLOps 環境の構築・運用経験

2026/05

フルリモート

1回

オンライン

あり

未設定

2025/09/02 08:15:30

小売業界では、食品ロス削減と販売機会の最大化が重要な課題となっています。 本案件は、機械学習を用いた需要予測モデルの構築を通じて、これらの課題解決に貢献できるプロジェクトです。 PythonやPyTorch/TensorFlowのスキルを活かし、データドリブンな意思決定を支援する貴重な経験が得られるでしょう。