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| 部署・役職名 | エンジニアリングマネージャー（機械学習領域） |
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| 仕事内容 |
【データ戦略部について】 「データ分析を用いてグループ全体の意思決定に貢献する」というミッションを掲げるデータ分析専門組織になります。 データ戦略部は以下3つのオフィスに分かれており、それぞれの役割は以下のようになります。 ・プロダクトアナリティクスオフィス：データ分析によるグループ内プロダクト（例：アプリゲーム）の収益向上。 ・データストラテジーオフィス：データ分析プロジェクトの企画/推進によるグループ横断での事業上の意思決定支援。 ・データサイエンスオフィス：統計解析（例：予測、シミュレーション）によるグループ横断での事業上の意思決定支援。 機械学習チーム（ML Ops含む）について データ戦略部内にて新たに立ち上がったチームになります。 機械学習モデル開発PoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上に貢献する事をミッションにしています。 【募集背景】 機械学習チーム活動の土台をスピーディーに整えるために、外部パートナー（例：フリーランスのML Opsエンジニア、機械学習エンジニア）を中心にチームを組成し、ML基盤構築や機械学習技術検証を進めてきました。 その甲斐あってチーム活動の土台は整ってきたので、今後はプロパーの機械学習エンジニア、ML Opsエンジニアを迎え入れて、より強固なチーム組成をしていく計画です。 そこで機械学習領域の技術マネジメントと業務マネジメントを担って頂くエンジニアリングマネージャーを募集します。 【業務内容】 現在、下記のような機械学習機能の開発案件が存在します。 ▼機械学習機能開発の業務例 ・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供。 ・グループ内のニュースアプリ（特定IPに関するニュースを提供）へのレコメンド機能提供。 ・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発。 ・反実仮想機械学習による施策効果の推定 ・その他、MLエンジニア発信でのML技術検証PoC。 上記のような案件において、2つのマネジメント業務を担当して頂きます。 ①技術マネジメント ②業務マネジメント それぞれの業務詳細は以下になります。 ①技術マネジメントの詳細 ・機械学習構想を実現するための技術戦略検討 （例：ML基盤アーキテクチャ再設計。ML技術研究テーマの選定） ・開発文化醸成 （例：コードレビュー文化、朝会文化、コーディング規約の浸透） ・ML領域の技術品質担保 （例:機械学習モデルの性能維持。ML基盤の安定性/拡張性の維持） ②業務マネジメントの詳細 ・チームメンバーへの開発タスクアサイン ・開発進行時の技術上の意思決定 （例:メンバーが迷っている実装方針の決定） ・チームメンバーの成果物レビュー 【ポジションの魅力】 ・立ち上げ期なので、技術的裁量を持って機械学習チームの技術選定を行う事ができる。 ・立ち上げ期なので、機械学習機能開発による事業貢献余地が大きい。 ・立ち上げ期だが、チームのワークフローについては確立/改善を日々行い、エンジニアの業務負荷を下げる工夫をしている。 ・機械学習機能開発を切り口にして、グループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。 |
| 労働条件 |
勤務時間：9:00〜17:30（休憩1時間） ※フレックスタイム（コアタイム：11:00～15：00） ※残業あり（平均20時間/月） ※テレワーク可能 休日・休暇：⼟⽇、祝⽇（年間休日125日） ※夏期休暇、年末年始休暇等 福利厚生 ・在宅勤務手当 ※テレワーク環境のサポートを目的に毎月定額を支給しています ・有給休暇取得推奨日 ※有給休暇が取得しやすいように、推奨日を設定しています ・入社日から有給休暇利用可能 ※入社日に有休が付与されます 4～9月入社：10日、10～12月入社：6日、1～3月入社：3日 有休は半休での取得も可能です ・社員食堂（マルシェ） ※メニューは日替わり定食やどんぶり、そば、うどんからパスタセットまで豊富、多くの社員が利用しています ・退職金制度 ※確定拠出年金及び確定給付企業年金 ・財形貯蓄制度 ・持株会制度 ・慶弔御見舞金 ※結婚や出産の際にはお祝い金が支給されます。 特に出産のお祝いは1子、2子出産時は20万円、3子の出産時には300万円が支給されます。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ▼データサイエンス力・モデル開発の方針設計 （データ洗い出し。EDA。特徴量選定、手法選定）ができる ・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用できる ・モデル開発と精度改善 （モデル構築。ハイパーパラメーターチューニング。オフライン精度検証）ができる ・オフライン性能検証結果のレポーティングができる ▼エンジニアリング力 ・アーキテクチャ設計力（例：MLパイプライン検討） ・クラウドサービス（特にGCP）に関する全般的な知見 ・Infrastructure as a CodeおよびCI/CDの知見 ・コンテナ技術（例：Docker）に関する知見 ・ワークフロー（例：Airflow）に関する知見 ・システム監視の知見 ・Pythonを利用した開発経験 ▼実務経験 ・開発リーダーの経験 ・インフラエンジニア / SRE / Dev Opsエンジニアのいずれかの経験 ・機械学習モデル開発の実務経験 ▼語学力 ・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上） 【歓迎（WANT）】 ▼エンジニアリング力・ML基盤技術（例：Vertex AI）に関する知見 ・GCPを用いた開発経験 ・Kubernetes の利用経験 ▼データサイエンス力 ・最新論文を参照して機械学習モデル開発に応用できる ・Kaggleでの入賞経験 ▼実務経験 ・機械学習チームのリーダーまたはマネジメント経験 （テックリード、チームリーダー、エンジニアリングマネージャーなど） ・ML Opsエンジニアとしての実務経験 ・機械学習エンジニアとしての実務経験 【求める人物像】 ・ビジネス貢献を意識した分析ができる方 ・定量思考が得意な方 ・分かりやすく、伝わりやすい分析報告ができる方 ・当事者意識を持ち主体的に業務遂行できる方 ・個人だけでなくチーム全体のデータ分析力向上に貢献出来る方 ・ゲームをシステムとして俯瞰的に捉えながらも、「楽しみ」「遊び」の観点でお客様目線に感情移入できる方 |
| 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 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2024/11/12 |
| 求人番号 | 4025751 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
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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- リクルートでデータ活用・機械学習を利用した施策展開を推進してきた現場知見に基づき、キャリアアドバイスをしています。 現在は経営者として社員のデータサイエンティストと関わっておるため、現場と会社双方の目線からご支援が可能です。
- (2024/06/27)
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