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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※ 経験・スキルに応じて変動

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