単価50万円以上の案件一覧

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該当件数:5112

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案件内容 内容 : <目的> ・状態空間モデルを用いて、個店特性(地域差・天候・イベント影響等)を 加味した店別SKU別予測を先2週間まで予測する ・店舗の計画に正しい予測を反映しつつ、 各種アラート(欠品・積増し等)を提示することで以下を実現する ①欠品/過剰削減 現状、現場の意思入れで仕切れていなかったアイテムの計画精度向上 ②属人性排除 店長毎のスキル差による計画精度のブレ削減 ③人時削減 現場の意思入れ工数を削減 <課題> A.予測メッシュ ・店別SKU(最小管理単位 (Stock Keeping Unit))別の予測となるため、 日次の売上は0/1のことも多い ・ボリュームの小さいところで如何に精度を担保するか B.実績なし対象の予測 ・新商品/新色/新柄や初回値引など、 足元実績がない商品群をどう予測するか C.パフォーマンス ・予測算出パフォーマンスをどこまであげられるか D.長期予測 ・先8週間/6週間など一定長期間の予測をどこまで精度良く予測できるか
必須スキル

*現行モデルの運用・改善
  1. R言語が2年以上(50%)
   他のプログラミング言語の経験やRパッケージ作成経験があると尚よし
  2. 統計モデリング経験(10%)
   データを可視化して全体像と掴む考え方ができるか
  3. 時系列データを正しく扱える(20%)
    回帰モデルの適用について(見せかけの回帰、単位根過程)
    周期性を考慮できるか
    ARIMA, GARCHなどの時系列分析手法の知識がある
   状態空間モデルを業務で利用した経験があると望ましい
  4. 小売業の知識を活かした分析経験がある(20%)

案件内容 顧客とオペレーターの会話から最適な回答を即座に提示する為、 自然言語処理と機械学習を使ったアルゴリズムを構築する
必須スキル

・Pythonを使用したデータ解析経験
・自然言語処理、機械学習の知見/経験

案件内容 弊社(エッジコンサルティング株式会社)がアルゴリズム構築に関わる領域を全てリードさせていただいている現場です。 資産運用会社様と共に、これまで何年も研究・開発を進めさせていただいており、FX,株式等の大量の金融データを機械学習し、予測モデルを構築しております。 ※こちらの案件は今後も長く継続予定ですので、フリーランスや法人の方はご応募不可となり、弊社の正社員になっていただける方のみを対象とした募集となります。
必須スキル

・Python経験 ・機械学習の豊富な経験 ・弊社正社員としてご応募いただける方

案件内容 【開発環境】 ・言語:Python3.5 ・メインライブラリ:Pandas ・統計分析ライブラリ:scipy,sklearn,statsmodels,networkx,numpy ・その他:ApacheAirflow
必須スキル

・Python経験 ・もしくは他言語の豊富な経験

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