ニューロープは現在データサイエンティストを募集しています！ 一緒に世の中を変えていきませんか？
知っておきたいニューロープの前知識
お取り組みいただきたいこと
ファッション業界の在庫問題
ファッション業界において、適正量の商品を作り、適正量販売するということが長年の課題となっています。
色やサイズのバリエーションを含めると単独のブランドが1,000種類以上のアイテムを取り扱っていることも珍しくなく、また販売チャネルも店舗やEC、モールなど多岐に渡ることから在庫も分散していて、過剰在庫や欠品による売り逃しが発生しやすい環境にあります。
シーズンごとに商品が入れ替わる業界ならではの特性もこれに拍車をかけています。
ニューロープの取り組む需要予測
ニューロープはファッションアイテムの画像をAIで解析し、定量的に扱える状態にできることを1つの強みとしています。
InstagramなどSNS上のスナップを分析したり、お客さんから過去の売上データを提供いただいたり、大量のデータに基づいて商品数量の適正量・適正価格・適正デザインなどを推定するプロジェクトに取り組んでいます。
これら膨大なデータに対して、積極的に仮説を立て、筋の良いアプローチでスピーディに分析していくことのできるメンバーを募集しています。
応募要件
必須要件
- データ分析の実務経験 (1年程度以上)
- 統計学の基礎知識
- 機械学習の基礎知識
- Python等によるデータ処理経験
- 複数のアルゴリズムを比較検討し、分析に適したアルゴリズムを選択する能力
- 多くの変数の中から分析に有用なものを(自動・手動問わず)抽出する能力
歓迎要件
- 論文執筆・学会発表など、特定の分野を深く学び、アウトプットを行なった経験
- 時系列分析・トレンド予測に関する知識・実務経験
- 深層学習などの機械学習技術に関する知識・経験
- データの可視化技術に関する知識・経験
- 業務に適した統計モデルの設計を行ない、実務に適用した経験
- 書籍や論文などを参照しながら、Pythonなどを用いてアルゴリズムを独力で実装した経験
- AWS/GCPなど、クラウド環境に存在するデータを自力で取得し、分析や付随する開発を行なった経験
- 最新の論文や研究会などから自発的に情報を取得し、実務での分析に活かした経験
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