掲載終了6ヶ月前

【Python/機械学習/レコメンド/フルリモート】大規模消費者向けサービスのレコメンド基盤MLエンジニア（リード）

950,000〜1,250,000/月

作業内容

大規模MAUを誇るソーシャル系アプリ/WEBサービスにおいて、レコメンド領域のML基盤構築と改善をリードいただきます。モデル開発からMLOps、プロダクト適用までを一貫して推進するポジションです。具体的な担当業務：・レコメンド向けML基盤（Training/Serving/Monitoring）の設計・構築・レコメンド/ランキング/パーソナライズモデルの研究開発・技術選定、開発ロードマップ策定および推進・特徴量設計、データ前処理、MLOpsの自動化推進・リアルタイム推論の最適化とスケール対応・技術課題の洗い出しと改善、品質向上施策の推進

必須スキル

・レコメンド領域におけるMLプロダクト開発経験（直近5年で通算2年以上）・高トラフィック（MAU数十万以上）サービスでのML実務経験・特徴量設計～モデル実装～MLOps～モニタリングまでの一連の実務経験・CF/MF/DNN/Transformer/Two-Tower などのレコメンド手法の実務経験・CTR/CVR/LTV等のビジネスKPI改善に向けたロードマップ策定と実行経験・プロジェクト/チームを率いたリード経験

歓迎スキル

・ECまたはSNS領域でのレコメンド開発経験・リアルタイム推論環境の設計/構築経験・データエンジニアリングおよびインフラ知識（AWS/GCP 等）・PdMやビジネスサイドとの協働/折衝経験

稼働条件

週5日 / フルリモート

面談回数

1回

契約形態

業務委託(フリーランス)

開発環境

言語/ライブラリ：Python（NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow いずれか） ML基盤：Feature Store、モデルサービング（TensorFlow Serving/TFX/SageMaker/Vertex AI など）データ基盤：BigQuery/Redshift、Spark/Beam、Airflow/Argo インフラ：AWS または GCP、Kubernetes、Docker、gRPC/REST 監視/MLOps：MLflow、Prometheus/Grafana、CI/CD（GitHub Actions/GitLab CI）ログ/計測：Experiment tracking、A/Bテスト基盤、オンラインメトリクス計測

作業時間

10:00〜19:00（フレックス・コアタイム相談可）

精算基準時間

140~180時間 (上下割)

募集回数

1回

募集背景

ソーシャル系サービスの利用拡大に伴い、パーソナライズ強化とオンライン最適化のスピードが求められているため、レコメンド基盤を横断的にリードできる人材を増強します。担当工程企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析募集人数 1人チーム規模 6-10名平均稼働時間月間目安140〜180時間現場の雰囲気スピード感があり、データドリブンで意思決定する文化。最新技術の検証も歓迎される環境です。案件担当のコメント高トラフィック環境でのレコメンドを主導できるリード枠です。技術選定から運用改善まで裁量広くお任せします。