株式会社Caluckは、エンジニアと企業の可能性をつなぎ、受託開発・データ分析などを通じてテクノロジー領域の課題解決を支援しています。AI・データ、クラウド・インフラ、セキュリティ、コンサル／PM／PMO領域を強化しています。

この募集では、需要予測や配分判断など、事業の意思決定に使う機械学習モデルの設計・本番実装を担っていただきます。予測精度だけでなく、意思決定後の成果、データの変化、説明可能性まで見据えて評価方法をつくる役割です。業務部門とともに制約条件を整理し、予測と最適化を実運用につなげます。対象業務・データの詳細は面談時に共有します。

【業界・業種の活用例】小売業では、需要予測を発注・在庫の判断に結びつける領域です。実際の参画先の業界・業種は面談時にお話しいたします。

【お願いしたいこと】
・業務上の意思決定と成功指標の定義
・学習データと評価設計、リーク・偏りの検証
・予測モデル・最適化ロジックの設計と実装
・バックテストと本番監視、再学習方針の策定
・判断根拠を業務部門へ説明し改善を推進

【期待する役割】モデルの数値だけでなく、実際の業務成果まで責任を持って設計してください。
※下記必須・歓迎スキル全て満たしている必要はございません。
参画先・開始時期・報酬など、ここに明記した項目以外の詳細は面談時にご案内します。

【必須スキル】
・Pythonによる機械学習モデルの本番開発経験
・予測・最適化問題の評価設計と改善経験
・業務指標とモデル指標を結び付けた経験
・データリーク・分布変化を考慮した検証経験／技術方針を主導し関係者の判断を支えた経験
・事業部門の制約を引き出し、モデルの限界も分かりやすく伝えられる高いコミュニケーション力
・日本語で業務上の会話・読み書きが円滑にできる方

【歓迎スキル】
・時系列予測・数理最適化の実務経験
・因果推論や介入効果の評価経験
・MLOps基盤の設計経験
・コスト制約下での推論運用経験
・研究成果の業務適用経験
・予測結果への疑問を受け止め、改善優先度を合意できるコミュニケーション力

【働く環境】分析担当と業務部門が予測の使い方を共有し、モデルを継続改善します。
【業務に使う技術・ツール】Python／機械学習・数理最適化／評価指標。具体的な製品・構成は面談時に共有します。