【Python/AWS/GCP】マーケティング効率化SaaSを提供するクライアントで機械学習エンジニア募集

スキル
作業内容
~~弊社クライアントミッション 事業上顕在化しているプロダクトに対する要望・課題または各顧客からの要望を データ分析・機械学習によって解決するデータ分析案件における、検証及び実装に 責任を持っていただきます。データ分析チーム内での手法のレビュー、開発チームとの 連携による実装品質の担保を経てリリースし、プロジェクトゴールを達成することです。 ~~業務内容 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査 ~~ポジションの魅力 / やりがい ・機械学習のバックグラウンドがあるCTOがチームを今後も管掌していくため、 独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担う リサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、 機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に 携わるロールを兼任することができます。 ・チームにおける評価性能の多寡がクライアントのサービスを導入いただいている 顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が 直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。 ~~チームの特徴 まだチームとしては規模が小さいものの、国内外の様々な大学にて機械学習を学んだ メンバーが在籍し、研究開発・プロダクトへの機械学習のアルゴリズムの実装・各顧客 ごとのモデル開発を行っております。 ・機械学習、データ関連の国際トップ学会に登壇・発表歴を持つ10数名の博士集団 ・メンバー出身:ケンブリッジ大学、オックスフォード大学、USC、清華大学、東京大学、東京工業大学 ・研究テーマ:強化学習、深層学習、自然言語処理、データマイニング、データ圧縮、並列・分散計算 ~~現状対応できていないけど、取り組んでいきたいこと ・新しいメンバーに業界や技術に対するキャッチアップをトラッキングしつつ軌道修正していくこと ・学会、カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿を行い、クライアントのメンバーとしての外部発信
必須スキル
・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験 ・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識 ・AWS/GCPの利用経験
歓迎スキル
・コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリング、科学(物理学または数学)、またはその他の関連する専攻で理学士以上の学位を取得されている方 ・プロダクト開発/MLチームを率いてプロジェクトを推進した経験 ・機械学習関連の学会、カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿経験 ・DeepLearning(特に画像・自然言語系)の実装・リサーチ経験 ・強化学習の実装・リサーチ経験 ・適切な実験計画を設計した上でのA/Bテストを推進した経験 ・MLOpsの経験 ・英語でのコミュニケーションが可能な方
稼働日数
Python
勤務形態
フルリモート
勤務地
渋谷駅
開発環境
【言語】Python - Jupyter notebook AWS, Google Cloud Platform, Python
作業時間
要相談
精算基準時間
140~160H
募集回数
1回
募集背景
この案件は、新規プロジェクトの立ち上げに伴い、経験豊富なエンジニアを募集しています。チームは10名規模で、アジャイル開発を採用しています。現場の雰囲気は和やかで、コミュニケーションを大切にしています。
募集人数
2名を予定しており、即日参画可能な方を優先的にご案内いたします。経験年数は3年以上を想定しています。フロントエンド1名、バックエンド1名の募集となります。
企業名
大手IT企業の子会社で、安定した経営基盤を持っています。詳細は面談時にご案内いたします。上場企業グループの一員として、長期的なプロジェクトを多数抱えています。
チーム人数
チーム構成はフロントエンド3名、バックエンド5名、インフラ2名となっています。プロジェクトマネージャー1名、デザイナー2名も在籍しています。総勢13名のチームで開発を進めています。
現場の雰囲気
アジャイル開発を採用しており、チーム内のコミュニケーションを大切にしています。週1回の定例会議があり、意見交換が活発です。リモートワークも可能で、柔軟な働き方ができます。
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