【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

業務内容

【業務内容】【Python/フルリモート】AI需要予測SaaS開発におけるデータサイエンティスト ▼基本条件 ■単価：〜900,000円／月（週3日〜5日） ■契約形態：業務委託(フリーランス) ■職種・ポジション：データサイエンティスト ■リモートワーク：フルリモート -------------------- ▼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 ・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 -------------------- ▼応募プロセス [1] 会員登録 まずはサイト上から「無料」会員登録いただきます。 ↓ [2] エージェント面談 電話、もしくは面談予約にてヒアリング。 エージェントと面談いただき、ご希望の条件、経験などをお伺いいたします。 ↓ [3] 案件紹介・企業面談 専属エージェントが、ご希望の条件にマッチした案件をご紹介。 企業様との面談の機会を提供します。 ↓ [4] 契約・業務開始 業務内容に問題が無ければ、契約締結。 業務開始後も専属エージェントが、定期的にフォロー、サポートいたします。

必須スキル・要件

【経験要件】・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

条件

単価

〜90 万円/月（先方は上限だけを表示）

契約形態

業務委託

技術

PythonSQL

週稼働

週3日〜5日

リモート

フルリモート

勤務地

記載なし

履歴と根拠

掲載日

2026-10-16（先方の表示）

初めて見た日

2026-10-16（当サイトの観測）

募集中

募集中 10/16 確認・詳細

最終確認

10/16このエージェントの一覧を最後に確認 10/16 09:55