【Python/AWS】アパレルMD向けAI需要予測SaaS「Vestory」のデータサイエンティスト案件

アパレルMD向けAI需要予測SaaS「Vestory」のデータサイエンティスト案件です。大手企業の導入が加速し、数億レコード規模のデータをもとに在庫・発注を最適化するフェーズに入っています。現在は独自モデルを運用中ですが、「精度の追求」の先の「ビジネス判断の自動化」まで持っていける人材を募集しています。 課題定義からモデル開発・改善、MLOps・基盤構築、プロダクト実装まで一気通貫で担当していただきます。 Python（pandas, NumPy, PyTorch）を使用し、時系列・需要予測モデルの設計・実装、AWS（ECS, Lambda, MLflow, Docker）での本番運用経験が求められます。 フルリモートでの稼働が可能で、週3〜5日の勤務となります。

・クライアントとの折衝経験（要件整理やヒアリングを自ら行い、必要な情報を取りに行った経験） ・機械学習・データ分析の実務経験5年以上 ・Python（pandas・NumPy・PyTorch） ・時系列予測・需要予測モデルの設計・実装経験 ・SQL・MongoDB等でのデータ前処理・集計経験 ・AWS（ECS / Lambda / RDS）での本番運用経験

・アパレル・小売・EC領域のドメイン知識 ・季節性・トレンドを考慮した在庫最適化モデルの経験 ・MLOps経験（モデル管理・バッチパイプライン構築・MLflow） ・A/Bテスト・モデル評価設計の経験 ・Dockerを使ったコンテナ運用経験

製造・メーカー

大手企業の導入が加速し、数億レコード規模のデータをもとに在庫・発注を最適化するフェーズに入っているため。

言語・フレームワーク：Python (pandas, NumPy, PyTorch) MLモデル：時系列予測（需要予測）、在庫最適化 インフラ・MLOps：AWS (ECS, Lambda), MLflow, Docker データ基盤：AWS(RDS, Redshift), SQL, MongoDB, Databricks パイプライン：pandas, AWS Batch等を用いたMLモデルのバッチパイプライン化 CI/CD・ツール：GitHub, GH Actions, Slack, Notion

96時間〜160時間

2026/09

MLチーム約5名

10:00〜19:00（実働8時間／休憩1時間）※場合によりフレックス制

週3〜5日

フルリモート

2回

オンライン

なし

なし

2026/09/08 14:45:44