お任せしたいこと

［役割］
AIエンジニアとして、小売企業における需要予測AIモデルの開発・評価・運用を担当。販売履歴・天候・キャンペーンデータなど多様なデータを活用し、精度の高い予測モデルを構築する。
［役割に対して求める成果］
高精度な需要予測モデルの設計・実装
データ分析基盤との連携による自動推論環境の構築
モデルの継続的学習・再学習プロセスの確立

具体的な業務内容

Python／TensorFlowを用いた機械学習・深層学習モデル開発
時系列データの前処理・特徴量エンジニアリング
学習・評価・推論パイプラインの構築（Airflow／SageMaker）
モデル性能検証（精度評価・誤差分析・再学習設計）
AWS環境でのモデルデプロイ（Lambda, ECS, API Gateway）
分析結果の可視化・レポーティング（Tableau, Power BI）

必須スキル・経験

PythonによるAI／機械学習モデル開発経験3年以上
TensorFlow, PyTorch等のフレームワーク使用経験
時系列データ分析・特徴量設計の実務経験
AWSまたはGCP上でのモデル運用経験
Gitを用いたチーム開発経験

歓迎スキル・経験

小売・需要予測・在庫最適化分野の分析経験
MLOps環境構築（SageMaker, MLflow等）の経験
データ基盤構築（Glue, Redshift, BigQuery等）の知見
機械学習モデルのパフォーマンスチューニング経験

開発環境

言語：Python 3.x
ライブラリ：TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Pandas, NumPy
インフラ：AWS（S3, SageMaker, ECS, Lambda, CloudWatch）
データ基盤：Glue, Athena, Redshift, Airflow
BI／可視化：Tableau, Power BI, Streamlit
コラボ：GitHub, Slack, Jira, Confluence, Zoom

開発チームについて

AIエンジニア3名／データサイエンティスト2名／データエンジニア2名／PM1名体制
スクラム形式で短期サイクルの実験・改善を繰り返す開発体制
週次でモデルレビュー・精度分析会を実施

求める人物像

データから本質的な価値を導き出せる分析志向の方
数値精度だけでなくビジネス価値を意識して開発できる方
新技術・論文を積極的に取り入れられる方

仕事の魅力

AIモデル開発からMLOpsまで一貫して関われる環境
需要予測という実ビジネス効果の大きい領域に携われる
AWS×Python×TensorFlowのモダン構成でスキルを磨ける

リモート環境

[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。