ML/リード/400万DL越えのショッピングアプリにおける機械学習エンジニア
この案件を3行でまとめると
- 機械学習エンジニア（リード）向けの渋谷案件で、フルリモート、月140〜180時間・月121万円の大規模toC開発にご参画いただき、上流から下流まで幅広く関与いただきます。
- 400万DL超のショッピングアプリ成長を牽引し、ML基盤設計〜構築と推薦機能開発、Training/Serving/Monitoringをリードいただきます。
- リード経験と推薦プロダクト実装、指標改善実績、2年以上のML経験が必須で、EC・リアルタイム推論やクラウド基盤知見がある方は歓迎です。大規模トラフィックの実務経験も求められます。
作業内容
400万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるMLリードエンジニアを募集いたします！ サービスをさらにグロースしていくにあたり、サービスの成長を一緒に推進していただけるような方を探しております。 0→1、1→10の開発において上流から下流まで幅広くご支援いただける方がマッチいたします。 【お願いしたいこと】 機械学習の活用において、開発面をリードしていただきます！ ・機械学習の基盤設計〜構築 ┗Trainingpipeline,Serving,Monitoringなど ・機械学習（特にレコメンデーション機能）を用いたプロダクトの設計〜開発 ・技術的意思決定〜要件定義〜開発進行などの推進やリード ・検証管理の自動化・効率化、運用フローの改善 ・システムの信頼性・品質の向上 【こんな方におすすめ】 ・少数精鋭でモダンな技術に触れたい方 ・長期でのご参画ができる方 ・プロダクトの体験を意識しながら開発を進めて行ける方 ・toCサービスに関わりたい方 ・高いレベル感の中でプロダクトの成長を感じながら開発したい方 詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます！
必須スキル
・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善に向けたロードマップの策定、そのためのモデル開発〜実装経験 ・レコメンデーション分野（商品推薦、パーソナライズドなど）におけるプロダクト開発の経験 ┗ PoCのみはNG ・レコメンデーション分野における以下のご経験 ┗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 ・直近2年以上のMLエンジニアリングの経験 ・月間アクティブユーザー数が数百万以上、もしくはそれに近い規模での経験数十万以上、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験
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
稼働条件
140時間 ~ 180時間 / フルリモート
契約形態
フルリモート
募集回数
1回
職種・ポジション
スキル
企業名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
現場責任者の雰囲気
開発体制の詳細
詳細は面談でお伝えします。ご相談ください。
一部の情報は非公開の場合があります
この案件のおすすめポイント
- フルリモートで、ML基盤からプロダクトまで0→1/1→10を裁量高く推進できる環境です。
- 400万DL規模のtoCサービスで、レコメンド領域の知見を大規模トラフィックで活かせます。
- リード経験を持ち、技術選定や要件定義を主導したいMLエンジニアに特におすすめです。
よくある質問
この案件を掲載しているエージェントについて
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