【20 代から40 代の方が活躍中！】 ※週４日～OK案件です！ ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です！ ■概要 大手小売業における新規商品の管理ルール策定のため、5千万SKUに関する販売データ解析を担当します。販売動向を把握し、在庫管理の改善に向けた仮説を構築します。 ■具体的な業務内容 ・新規商品の販売データをセグメント別に分析 ・在庫管理ルールの仮説立案 ・前継商品のデータとの紐づけによる後継商品の取り扱い検討 ・過去3年分の販売データを基にセグメント動向の比較 ・SQLを用いたデータ解析とテーブル構造化 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。

・円滑なコミュニケーションが取れる方 ■サーバーサイドエンジニアとしてBigData解析業務に従事したご経験 ・データ分析基盤構築等のETLや物理構築ではなく、データ解析のご経験) ・今回ハンドルして頂くデータ(=5千万SKU×週次販売データ3年分)を、少なくとも上回る量のデータ解析経験 ・BigDataに対して、構造化され柔軟性の高い解析Codeを記述し、Back & Forthのiterationを実施したご経験 ＜②コーディングスキル等: 必須＞ ■ SQL ・現状確認段階: クライアント基盤システムが数万行のSQLで構築されている為、長文のSQLをクイックに読み解き、クライアントとデータ定義(含む処理手順)のディスカッションを実施できること ※ 今回、SQLでアルゴリズムを構築することは行わない為、SQLによる構築ではなく、現状確認段階として長文SQLを読み解くことができることが重要 ・解析段階: SQLのクエリ羅列では無く、テーブル自体の構造化を行って、構造的な解析クエリをくみ上げるられるスキル ・シミュレーション段階 過去データに対して一定の条件を付与し、保有在庫のシミュレーションを行えること ※ 但し、大量のハイパーパラメーターのfittingすることは想定しておらず、在庫回転期間・欠品率・発注回数をKPIとしたシンプルな販売&保有在庫シミュレーションを想定 ■GCP等のクラウド解析ツール ・BigData解析に関して適切なLibrary選択に知見をお持ちであり、解析スピードの担保が出来ること ※ 扱うデー量が多いくローカルでは対応が難しい為、クラウドツールの使用が必須 ■Python ・Pythonによる基本的なデータ解析のCoding ※ 基本的にはGCP等のクラウド基盤上でSQLを組む予定だが、一部データを切り出してローカルでクイックに解析することも発生する可能性がある為(但し、Pythonで機械学習モデル構築を行うことは想定ししておらず、一部データを先にローカルに切り出して分析し仮説構築をすることを想定)

＜①実務経験＞ ■ 新規商品管理の改善に向けたデータ解析業務経験 ＜②コーディングスキル等＞ ■ 基礎的な統計知識(統計検定2級程度で可)

1回

【日本在住の方のみ/ITエンジニア歴2年以上】