【フルリモ】POS・天候・販促情報を活用した物販の販売予測モデル構築エンジニア

物販（青果物・日配品・一般消費財など）の販売実績 × 天候 × 販促情報を組み合わせ、統計解析を使用したモデル構築・需要予測システムを構築していただく長期案件です。 実務でのモデルを開発・運用した経験を重視します！ モデル構築後は精度改善とナレッジ共有を継続的にお願いする想定です。 ▼具体的な業務内容 ・データ前処理：POS・天候・販促データのクレンジング/特徴量設計 ・統計解析を使用したモデル構築 ・モデル評価・改善 ・ナレッジ共有：コード・ドキュメント整備、社内勉強会での知見共有 ▼必須要件 ・物販領域での 販売予測モデル構築実務（導入〜運用まで） ・Python & SQL でのデータ処理／モデリング経験 ・scikit‑learn など主要 ML ライブラリの利用経験 ・統計解析（重回帰分析・時系列分解など）の深い理解と実装力 ・Git を用いたチーム開発・コードレビュー経験 ・ドキュメンテーションと関係者との円滑なコミュニケーション能力 ▼歓迎要件 ・Table au／Power BI 等による可視化・レポーティング経験 ・需要予測システムの MLOps（自動再学習・監視）構築経験 ・流通・サプライチェーン領域のドメイン知識 ・天候 API・販促カレンダーを使った特徴量エンジニアリング経験 ▼業務環境 ・完全在宅（全国各地からご参画いただけます） ・コミュニケーションツール：Slack 【稼働目安】 ・ 15~25h /週以上の稼働ができる方（応相談） 　-平日、日中の顧客との打合せ、その他コミュニケーションあり 【求めるメンバー像】 年齢や性別、上下に関係なく、互いをプロフェッショナルとして認め高め合えることが、Prazto最大の強みです。クライアントはもちろん、ご自身の課題に真摯にそしてとことん向き合い、解決し続けられる方を求めています。 ▼報酬 単価：4,000円〜 ご経験・スキルを考慮します ☆報酬例 ・週10h×4週（月40h） ：160,000円以上 ・週20h×4週（月80h） ：320,000円以上 ◎依頼までの流れ ・書類選考/ 事前ヒアリング 　　↓ ・代表面談 （Web） 　　↓ ・オファー ご質問がありましたら、気軽にお問い合わせください。 皆様のご応募をお待ちしております！