機械学習リードエンジニア募集
基本情報
勤務地
東京都 / 渋谷駅
リモート
リモート併用
職種
AIエンジニア、機械学習エンジニア、システムエンジニア
スキル
PythonVertex AIDataformBigQuerySpannerCloud RunTerraformGithub ActionsLooker StudioGoogle Spread SheetsPythonVertex AIDataformBigQuerySpannerCloud RunTerraformGithub ActionsLooker StudioGitHub
案件詳細
■案件名:
エムエル・リード・エンジニア
■就業環境
リモートワーク可能(月に1回出社あり/不定期)
最寄り:渋谷駅
※現在月に1回の出社ですが、コミュニケーションを大切にしているため出社頻度は変わる場合がございます
■単価:
応相談
■勤務日数:
平日日中の週4(できれば週5以上)以上の稼働
■業務内容:
機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。
・機械学習基盤の設計と構築(Training pipeline, Serving, Monitoring など)
・機械学習(特にレコメンデーション)を用いたプロダクトの設計・開発
・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード
・運用フロー、実験管理の自動化・効率化
・システムの信頼性 / 品質の向上
■使用環境:
・Python
・Vertex AI, Dataform, BigQuery, Spanner, Cloud Run
・Cloud Monitoring, Cloud Logging
・Terraform, Github Actions
・Looker Studio, Google Spread Sheets
・GitHub, Slack, Notion
■必要スキル:
ビジネス・リーダーシップ
ビジネス指標(CTR、CVR、LTVなど)を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験
チームまたはプロジェクトのリード経験
技術
レコメンデーション分野(コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど)におけるプロダクト開発の実務経験
目安直近5年で最低2年以上
MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験
PoC経験はNG
レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング(MLOps)、精度改善、効果検証の経験
CF(Collaborative Filtering: 協調フィルタリング)
MF(Matrix Factorization: 行列分解)
DNN(Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習)
Transformer系(BERTなど)
Two-Tower
Wide & Deep
GNN(グラフニューラルネット)
DeepFM
■歓迎スキル:
ECやソーシャルメディア領域でのレコメンド実務経験
リアルタイム推論環境の開発・運用経験
データエンジニアリング・インフラ構築の知見(AWS、GCP、Databricks、BigQueryなど)
MLプロジェクトにおけるビジネスサイド・プロダクトサイドとの協業経験
■選考フロー:
1. 書類選考(1-2営業日)
2. 会社紹介&一次面接(30分:オンライン)
3. 最終面接(60分:オンライン)
関わるプロジェクトについて
企業名
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募集背景
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課題感
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プロジェクト規模
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チーム人数
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現場の雰囲気
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作業開始/終了時間
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平均稼働時間
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