Requirements 募集要項シニア機械学習エンジニア

業務内容

• 短期・中期の機械学習活用施策の立案・推進
• 機械学習を用いたアプリケーションの設計・開発・デプロイ・運用
• モデル設計・実装・評価、担当システムのエンハンス・運用
• 案件の計画・推進・レビュー、KPI/QCD/ SLA達成、プロセス改善
• レコメンドシステムの開発・運用、検索最適化を通じたUX向上
• データソースの統合要件整理・システム設計、データ利活用の推進
• 配置転換の可能性を前提とした柔軟な業務適応

技術スタック

必須スキル

• ビジネス課題へ統計解析/機械学習の適切な手法選定とモデリング、アウトプットまで実装できる能力
• 記述統計・推測統計・基礎的な機械学習アルゴリズムの原理理解
• 概念設計に基づく、プロダクションレベルのプログラミング

歓迎スキル（該当する場合）

• 単案件の要件定義・ドキュメント作成
• 複数データソース統合の要件整理・システム設計
• 論文・学会発表の理解とプロトタイプ実装・評価
• 計算量・メモリ・データ型・ライブラリ・実装プラットフォームの制約を考慮した設計・実装
• アルゴリズム・プログラミング言語の基礎理解と、言語依存を超えた実装能力

技術スタック（実務環境）:

• Python、SQL、Hive／Spark など
• Google Cloud (BigQuery など) / AWS (EC2・EMR・Redis・S3 など)
• JIRA、Confluence、GHE、Bitbucket、Gitlab／Gitlab CI、Slack ほか

キャリア成長観点

• 技術選定の裁量が大きく、新技術の採用や手法の切り替えを主体的に推進できる環境
• 事業規模・成長に応じた開発手法の柔軟性と、データ基盤を活用した広範なキャリア選択肢
• 高い責任度のあるKPI/QCD/SLA達成を通じた経営視点と技術力の両立、データ駆動型の意思決定に直接関与
• データ推進室・HRデータソリューションなど、部署間の配置転換・出向の可能性があり、多様な領域での成長機会が得られる