Requirements 募集要項機械学習エンジニア（グローバル推進領域）

業務内容

• グローバル推進室のデータプロダクト開発をリードし、データサイエンス/機械学習エンジニアリングを用いた開発・運用を推進する
• 下記の領域のいずれかを担当: データ活用施策の立案・実行、機械学習／データサイエンスモデルの設計・実装、MLエンジニアリングを用いたアプリケーション開発、担当システムのエンハンス・保守・運用
• データプロダクト案件の企画・レビュー・推進、KPI設計と達成、SLA達成のためのシステム開発、リファクタリング計画
• レコメンド・検索最適化・NLP・画像解析など代表プロジェクトへ参画
• 開発環境はPython/SQL、AWS/GCP、CloudFormation/SAM、CodeBuild/pytest、GitHub/JIRA/Confluence/Slack。勤務地は日本オフィス中心だが長期出張・駐在の機会あり

技術スタック

必須スキル

• Python、SQL の実務経験
• 機械学習エンジニアとしての実務経験3年以上
• 統計解析・機械学習の原理理解と、ビジネス課題へのモデリング/アウトプットの自走能力
• 記述統計・推測統計・基礎的なMLアルゴリズムの理解
• 概念設計に基づくプロダクションコードの実装能力
• 新技術への探究心と学習意欲
• ビジネスレベルの日本語・英語

歓迎スキル（該当する場合）

• 多国籍チームのマネジメント経験・海外市場向けプロダクト開発／駐在経験
• エンジニアの育成・チームリーディング経験
• 要件定義・設計ドキュメント作成スキル
• 論文・学会内容の理解とプロトタイプ実装経験
• 複数データソースの統合・データマート構築・システム設計経験
• 計算量・メモリ制約を意識した実装力、言語横断の設計能力

キャリア成長観点

• グローバル市場の新規事業開発に携わり、ゼロからスケールするデータプロダクトの立ち上げ経験が積める
• 上流工程（要件定義/UX含む設計）から実装・運用まで一貫して関与し、製品設計力とUX視点が鍛えられる
• 最新ML技術を迅速にプロダクトへ適用する機会と、KPI/ SLA達成などのビジネス指標の運用経験が得られる
• スタートアップ的な裁量とグローバルチームの協働を通じ、リーダーシップ・育成能力を育てられる
• 海外出張・駐在の可能性もあり、国際的なキャリアや語学力のさらなる深堀ができる