深層学習・機械学習を利用した高精度時系列モデルの開発

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1. ポジション概要
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募集人数：1 名
目的： EC在庫管理SaaSの需要予測エンジンを強化するため、最先端の時系列モデル（TFT・prophet・N‑BEATS など）を研究開発し、サービスへ実装

稼働時間：要調整（リモート可）

期間： 〜6か月（延長の可能性あり）

報酬： 時給：1,200円〜1,500円
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2. 業務詳細
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① データ収集・前処理 - Amazon/Rakuten の販売・在庫・広告データ取得
　- 欠損補完・外れ値補正・特徴量生成

② モデリング & 実験
- TFT・Informer・N‑BEATS・PatchTST 等あらゆるモデルの実装・ハイパーパラメータ探索 - PyTorch Lightning, Optuna, Weights & Biases
- Prophet / LightGBM の再現・改善

③ 精度評価 & 可視化 - WMAPE・MASE・欠品リスク・残在庫リスク・コストを鑑みて評価
- Attention 可視化・SHAP 解析 Plotly, SHAP, MLflow

④運用実装
- GCP（GKE / Cloud Run）
- データドリフト監視 Docker等

⑤ 技術リサーチ - 新規アーキテクチャや LLM×時系列の検証
- 強化学習による発注最適化 Transformers, RLlib

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3.人物像
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★ 必須条件
• Python・SQL・GCP 環境での開発／運用経験
Python, SQL (PostgreSQL), GCP BigQuery / Cloud Storage

★歓迎条件
• 時系列コンペ経験 / 論文実装経験
• Docker・GitHub Actions を用いた CI/CD 構築
• 英語論文の自走読解

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4. 期待成果
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(最低条件)
・既存アルゴリズム比 WMAPE 10 %以上改善 するモデル提案
(+α)
・予測精度85%を下回らなければインセンティブ有