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| 部署・役職名 | ◆機械学習エンジニア |
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| 仕事内容 |
業務内容 グループ研究開発本部は、当社の事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆フィンテック（Fintech）のプロジェクト グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます ◆アドテク（Adtech）のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand－Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【ポジションの魅力】 ・グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります ・世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます ・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます ・担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます ・重要な3つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます ・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます ・グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます ・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます ・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます ・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます ・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです |
| 労働条件 |
9:00～18:00 / 10:00～19:00 / 11:00～20:00（実働8時間） リモート有り 土日祝（一部業務はシフト勤務あり）、夏季休暇、年末年始、有休、慶弔休暇、産前産後休暇、育児休業・介護休業、リフレッシュ休暇・病気休暇・家族看護休暇・学校行事休暇、マタニティ通院休暇 等 ◆昇降級 年4回（1月／4月／7月／10月） ◆交通費支給（非課税限度額内）、給与の一部をビットコインで受け取れる制度、仮想通貨購入奨励金 ◆雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金、イベント補助制度、健康保険組合保養所、慶弔見舞金、ヘルスケアカウンセリング、福利厚生施設（無料社内カフェ、マッサージルーム、お昼寝スペース、託児所）、スポーツクラブ、従業員持株会（奨励金として、拠出金の10％を付加支給）、確定給付企業年金（会社全額負担）、確定拠出年金 ◆英会話等補助金支給、技術者支援制度、キャリアチェンジ支援、グループ定期公募制度、人財育成・研修制度、表彰制度（グループアワード）、表彰制度（永年勤続表彰） ◆時差出勤制度、時間単位有給制度（家庭の事情、家事、通学、趣味等に時間を有効活用したい場合）、在宅勤務制度（育児、介護および自らの病気の治療と回復を目的とした場合） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 以下の条件をすべて満たしている方・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2024/11/22 |
| 求人番号 | 3895132 |
採用企業情報
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この求人の取り扱い担当者
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- 直近の内定実績 36歳：法務⇒BIG4 920万⇒1,000万 29歳：都市銀行⇒外資系・日系コンサル 700万⇒850万 25歳：中央省庁⇒BIG4 650万⇒770万 28歳：中央省庁⇒事業企画 590万⇒660万 26歳：SESエンジニア⇒自社エンジニア 400万⇒550万
- (2024/10/04)
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