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最終更新日：2026/10/16

【Python/SQL】AI需要予測SaaS開発におけるデータサイエンティストの業務委託案件・フリーランス求人

〜900,000円/月 業務委託
Python SQL データサイエンティスト フルリモート

案件基本情報

働き方 フルリモート / 週3日〜5日
業務形態 業務委託（準委任）
職種・ポジション データサイエンティスト
開発環境 Python / SQL
気になる

業務内容

・課題定義：クライアントおよびビジネスサイドと直接折衝し、MD（発注判断）の意思決定を支えるアルゴリズムの定義・優先順位付け
・モデル開発・改善：時系列・需要予測モデルの設計、アパレル独自のロジックを用いたチューニング
・稼働中モデルの評価：本番で動いているモデルの弱点を特定し、改善して効果を測定するループを回す
・MLOps・基盤構築：共通データパイプラインの設計、MLflowを用いたモデル管理、バッチパイプラインの構築
・プロダクト実装：pandas等を用いたバッチパイプライン化、AWS（ECS / Lambda）での本番運用
・領域拡張：倉庫別の按分ロジック、AIアドバイス判定など、新規機能に向けた技術検証
【現在進行中の例】追加発注スキームにおける追加数量の予測。「このタイミングで、こういう形で予測してほしい」という要件は顧客と合意済みで、そこから先の「一番精度の良いモデルをどう作るか」を任される。現状は予測対象に対して5つのモデルが必要と特定→各モデルのベースライン作成→データセットの特性と弱点の把握（最初の2週間程度）→弱点を順次潰す（アーキテクチャ・損失関数の見直し等）→週1定例で責任者とディスカッション→デプロイ、という流れ。

【使用技術】
・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（FS商談ではLightGBM / LSTM / TimeMixer / Prophet等の言及あり）
・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

【体制(人数/構成)】
開発組織約10名・業務委託含む／フルスタックチーム3名（＋9月に3名採用）／MLチーム4名（うち自走で顧客向けモデルを回せる主力は副業1名・月100h）

求めるスキル

必須

・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

歓迎

・アパレル・小売・EC領域のドメイン知識（ZOZOでのアパレル需要予測経験は「めっちゃ近い」と高評価）

・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

業界・ビジネスモデル

業界 AI
エージェントのプロフィール画像

エージェントより

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。モデル開発からMLOps、本番運用までを一気通貫でリードする役割です。

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