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| 部署・役職名 | AIエンジニア・データサイエンティスト/検索領域 |
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| 仕事内容 |
ポジション概要 自然言語処理等を目的とした機械学習モデリング、アナリストとしての分析、開発などを担当 業務詳細 弊社ではさまざまな機能をデータによって最適化しています。 このためには高度な機械学習の活用が必要なほか、目的に応じた大規模システムを構築していく必要があります。 本職種では、レコメンデーション、検索、自然言語処理等を目的とした機械学習モデリング、アナリストとしての分析、システム開発、機能開発、MLOpsの業務を担っていただきます。 ミッション・展望 検索クエリ、ユーザー、タイミングなどを考慮し最適なコンテンツを掲出する 機械学習モデルを中心とした、掲出するコンテンツの判定ロジックと独自配信システムの進化 掲出内容を最適化するための、検索・レコメンドロジックと独自配信システムの進化 上記を実現するためのデータ処理基盤の進化、データ処理・分析技術の向上 主な業務内容 下記のいずれかを担当いただきます。 ・ウェブ検索における訪問ユーザーやタイミング、クエリに応じた、最適なコンテンツの掲出/自然言語処理技術の活用・検索サービスへの適用 ・機械学習を用いた、コマース検索における検索ランキングの改善 ・データ利活用推進室における、各種横断データを用いた機械学習モデルの精度向上 ・共通レコメンデーション基盤における機能開発、大規模データを活用できる機械学習基盤の開発 関わるサービス ・弊社 検索領域 開発環境 ・サーバーサイド：Spring Boot、Java、Python ・データ処理：Hive、Spark、Jupyter Notebook ・データベース：Cassandra ・インフラ：プライベートクラウド ・CI / CD：screwdriver ・管理：Airflow、Argo Workflows、MLflow ・機械学習ライブラリ：TensorFlow、LightGBM、Spark MLlib ・その他：GitHub、Docker、Confluence、JIRA、Slack |
| 労働条件 |
勤務時間:フレックスタイム制 標準労働時間7時間45分（コアタイムなし ※1日の最低必要労働時間は3時間（勤務推奨時間11:00～14:00）） ※部署により通常勤務（9:00～17:45）、シフト勤務あり 待遇・福利厚生:◆昇給 （評価による、年2回）、賞与 業績と個人の評価に連動（年2回） ◆社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）、確定拠出年金制度、総合福祉団体定期保険、長期所得補償制度、財形貯蓄制度、株式累積投資制度、脳ドック・心臓ドック・乳がん検診費用補助、インターネット通信費利用補助、社内マッサージ室、社内クラブ 等 ◆勉学休職制度（続3年以上の正社員、最長2年）、サバティカル制度（勤続10年以上の正社員、2～3カ月） ◆育児短時間勤務（小学校卒業まで、1日の所定労働時間を5時間までに短縮）、育児時差出勤（小学校卒業するまで、1日あたり1時間半までの時差出勤を認める）、ベビーシッター補助制度、パパママサポーター制度 プレグナンシーサポート休職制度（社員本人が不妊治療をする場合に利用可能） ◆介護短時間勤務、介護時差出勤、介護休業 休日休暇:週休2日、祝日、年末年始、有休、特別有給休暇（慶弔、マタニティー、子の看護、介護、ボランティア等、土曜日祝日振替特別休日 等 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 求める人物像・物事を主体的に考え、自ら行動・提案できる方 ・事実や数字をもとに議論を進められる方 ・統計や機械学習に関する知見を持つだけでなく、実システムへのアプライまで行える方 ・さまざまな領域の、多くの関係者との調整・コミュニケーションが可能な方 ・結果が出るまでやりきるといった、推進力をお持ちの方 必要な経験/スキル 下記のいずれかのご経験をお持ちの方 ・レコメンデーション、広告配信、検索、自然言語処理、音声処理分野での実務経験 ・データ分析、前処理にかかわるスキル、経験（SQL、Pythonなど） あると望ましい経験/スキル ・Java、Kotlin、Go、C/C＋＋でのプログラミング経験 ・Hive、Hadoop、Spark等を用いた大規模データの集計・分析経験 ・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習ライブラリを利用したモデルの開発経験 ・不正検知に関するビジネスアプリケーションの導入、開発経験 ・レコメンデーションエンジンの開発経験 ・自然言語処理に関する学術的な発表経験、国際会議の採録実績 ・数十台規模以上の大規模システムにおける実務経験 ・プロジェクトマネジメント経験/スキル |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2024/11/25 |
| 求人番号 | 3009506 |
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