【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）
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。
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
- 30代活躍中
- フリーランス多数
- 新技術に積極的
- 安定稼働
- 長期案件
- 急募
- 即日参画可能
この案件を掲載しているエージェントについて
広済堂ビジネスサポート
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