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機械学習エンジニア

年収:800万 ~ 1300万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 機械学習エンジニア
職種
業種
勤務地
仕事内容 【概要】
国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されている弊社のデータ。弊社の機械学習エンジニアはこれらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。

【詳細】
・短期・中期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開発
・モデル設計・実装
・担当システムのエンハンス・運用

例えば、下記のようなお仕事をご担当いただきます。
・案件の計画・推進・レビュー、プロセス改善
・案件策定・担当システム開発のKPI/QCD達成
・担当システムにおけるSLAのシステム目標の達成
・担当システム 価値向上のためのリファクタリング計画の策定
・レコメンドシステムの開発、運用
・検索最適化などデータサイエンスを用いたUX向上
・機械学習、自然言語処理、画像解析などを基軸としたアルゴリズムのサービスへの接続
労働条件 想定年収:500万円~1300万円
※時間外労働の有無に関わらず、35時間分の固定残業代をグレード手当として支給
※超過勤務分は、超過勤務手当を別途支給
※年2回の査定有・賞与:年2回(6月と12月)

【労働時間】
・フレックスタイム制(コアタイムなし)
・標準労働時間帯9:00~18:00
※1日の標準労働時間は8時間としますが、出・退勤時間は、各自の職務内容と自由裁量に委ねています。
・休憩時間:60分
・時間外労働:有
【労働時間】
・フレックスタイム制(コアタイムなし)
・標準労働時間帯9:00~18:00
※1日の標準労働時間は8時間としますが、出・退勤時間は、各自の職務内容と自由裁量に委ねています。
・休憩時間:60分
・時間外労働:有

【休日】
年145日(会社休日 140 日+指定休 5日)
※土曜日、日曜日、国民の祝日等を考慮し、会社カレンダーの定めるところによります。
※年間平均では週休2.8日(約3日)となります。
※会社休日には取得する日を自身が設定する「フレキシブル休日」を含みます。

【休暇】
年次有給休暇、STEP休暇、出産育児休暇、ケア休暇、転勤休暇、海外出張調整休暇、公傷休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、看護休暇、介護休暇、裁判員休暇等

【社会保険】
健康保険、介護保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険等

【諸手当】
深夜休日勤務手当、追加割増手当、通勤交通費(当社規定による)等

【その他諸制度】
・社員持株制度、退職金制度等
・リモートワーク制度(一部の職種を除く、理由・回数を問わない)
・介護休職制度、介護代行サービス法人契約、育児休職制度、提携保育園、保活相談窓口「保活のミカタ」ベビーシッター法人契約、病児保育サポート等各種両立支援施策
応募資格

【必須(MUST)】

◆下記すべてのご経験・スキルをお持ちの方。

・ビジネス課題に対して、統計解析/機械学習の手法を適切に選定し、自身でモデリングを行い、アウトプットできる方
・記述統計・推測統計・基礎的な機械学習のアルゴリズムについて原理を理解している方
・概念設計にもとづき、メンバーとして自身の意図通りにプロダクションレベルでのプログラミングができる方

【歓迎(WANT)】

・単案件の要件定義および必要なドキュメント等を作成できる方
・複数のデータソースを統合する要件を整理し、システムを設計することができる方
・データサイエンスに関係する論文や学会発表内容を理解し、自身でプロトタイプを実装・評価することができる方
・計算量、メモリ利用効率、データ型、利用ライブラリ、実装対象プラットフォームなどの各種制約を意識した上で適切なプログラミングができる方
・アルゴリズムやプログラミング言語の基礎を理解しており、実装言語による制約を受けない方

・チームとしての成功を達成するための強い自律的推進・自己駆動型の方
・プロダクト/サービスの成長/改善することに対する熱意がある方
・HRT(謙虚・尊敬・信頼)の原則を遵守することができる方
リモートワーク

「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 2024/12/17
求人番号 4166435

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  • 3.12
    ?
  • ヘッドハンターの氏名は会員のみ表示されます
  • 会社名は会員のみ表示されます

    • 東京都
    • 東京理科大学大学院
  • コンサルティング IT・インターネット メーカー
    • 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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