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| 部署・役職名 | 【 データ・BIガバナンスの推進 / 機械学習を用いた事業課題解決 】機械学習エンジニア ※東証プライム上場企業 |
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| 仕事内容 |
【募集背景/チームミッション】 当社では現在、DXプロジェクトが進行しており、 その中で情報利活用基盤の再構築とその基盤を用いた データ活用を進めています。 その基盤を活用してデータ利活用を全社横断で進めるために、 データガバナー、データエンジニア、データサイエンティスト、 MLエンジニアなどが集まったデータマネジメントオフィス （DMO）を立ち上げています。 DMOは全社のデータ活用を推進するために、 データ・BIガバナンスを推進する役割と、機械学習などの 技術を活用して事業部の課題を解決する役割の二つを担っています。 当社の本格的なデータ活用は今始まったばかりで、 解決する課題が山積みとなっています。 しかしそれだけ大きな伸び代があり、データ活用組織を自分が作り、 データドリブンな会社を実現して食の課題を解決し、 社会に大きなインパクトを残してやるという 熱い熱意を持ったメンバーを募集しています。 【職務内容】 当社では食の社会課題のデータを用いて解決するために、 データサイエンス等の技術を活用したビジネス課題の解決を 進めています。 機械学習や最適化などの難易度の高い技術の活用は、 データマネジメントオフィス（DMO）が全社横断的に担当するため、 機械学習モデルの開発・運用・実装をend to endでチームが 担当します。機械学習エンジニアはエンジニアリングの ベストプラクティスに基づいで機械学習モデルの開発・実装を リードしていただきます。 ■《技術環境・ポートフォリオ》 DWH : Snowflake メトリクスレイヤー：LookML BI : Looker ELT：AWS DMS Data Observability : dbt test, Grew DataBrew Orchestration : Airflow, Digdag CI/CD: Jenkins, GitHub Actions IaC：Terraform ソースコード管理：GitHub, GitLab コミュニケーションツール：Slack, Google Chat 監視：Datadog, NewRelic, Mackerel ■《Key Job Responsibilities》 ・機械学習パイプライン/モデル/プロダクションコードの開発 ・機械学習モデル開発・運用プロセスへの エンジニアリングベストプラクティスの導入 ・機械学習システムアーキテクチャの選定 ・業務部門の担当者、データサイエンティスト、 データエンジニア等の関係者と連携した要件定義 【ポジションの魅力】 ・最新の技術の検証と導入に関われる 機械学習のアーキテクチャは現在選定を始めたばかりで、 今後選定していくフェーズにあります。 SageMakerをメインに作り上げるか、それとももう少し幅広く OOS, SaaSツールを検討するか等も共に考えていただける方を 探しています。 MLパイプラインにデータエンジニアリング側で使っている Airflowを使うか、Kubeflowの様な機械学習に特化した ものを使うか、あるいはAWSにこだわってSageMaker Pipelinesを 使うか？モニタリングでもSageMaker Model Monitorを使うか、 あるいはAporiaの様なGUIベースのツールを導入するか？ このポジションは、その選定から、構築・運用・管理まで含めて、 最新の技術を使った幅広い経験を得られる機会です。 ・新しい組織の立ち上げに関われる 現在全社のデータ活用を横断的に推進する立ち上げている 組織として、データマネジメントオフィス（DMO）を 立ち上げている最中です。全社的なデータ活用を実現する 組織の最初の機械学習エンジニアとして、今後大きくなっていく チームのデータサイエンス組織をリードいただきます。 ・仕事のアウトプットに集中し技術力を伸ばせる環境 リモートワーク可で自分が一番集中できる場所を選んで 仕事を行っていただけます。 実際九州の子会社のオフィスをベースに働いている社員も おりますし、エンジニアではもう数ヶ月もオフィスに 来ていないメンバーも多く存在します。 またコアタイム無しの裁量労働制で求められるアウトプットを 出す事に集中して仕事いただけます。 副業可で他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、 エンジニアとしてのスキルを伸ばす事が可能です。 また社内ではデータサイエンスやMLOpsの勉強会なども 開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって 勉強する環境があります。 ・データ活用による会社の変革の中心となる 現在大規模なDXプロジェクトを進めていることからもわかる様に、 当社においてデータ利活用は、喫緊の経営課題です。 機械学習エンジニアがエンジニアリングのベストプラクティスに 基づきモデルを開発・実装する事によって 始めて、モデルの早期実運用化と安定した機械学習による ビジネス価値の創出が可能になります。 ・多種多様なデータを活用したモデル実装を経験する 当社は生産者と消費者を直接繋ぐ役割をになっており、 その中で生産者と消費者、そしてその間の物流のデータ 全てを持っており、テーブルデータのみならず、 画像やテキストデータなどデータの形も様々です。 しかも、メイン事業の他にもB2C事業、保育事業向け食材宅配などの B2B事業など多くの事業があり、モデル運用の要件も多様です。 それらの多様多様なデータを活用したモデルを実装する 経験が得られます。 【働きがいのある環境】 ★エンジニアがパフォーマンスを上げ、成長できる環境を 整えています ・自由な勤務体系（コアタイムなしの裁量労働制） ・社内外のメンバーを集めての勉強会開催 （旬の食材を使った料理の提供もあり！） ・カンファレンスや研修の参加費補助 ・書籍購入費補助 ・社員割引あり ・副業OK ・駅直結オフィス ・仮眠スペースあり |
| 労働条件 |
【給与に関する補足】 ※スキル・経験を考慮した上で決定します。 年俸制 給与改定：年2回 【勤務時間】 コアタイムなしの裁量労働制 ベースは9:30～18:30（休憩1時間）個人の裁量で調整いただけます。 実際の残業時間：20h程 時短応相談 ※パパママ社員も多数、働いています ◎リモートワークも実施中（状況によって変化あり） ※詳細は別途面談時にお伝えします 【休日/休暇】 ・完全週休2日制（土・日） ※場合により土日どちらか出勤ありますが、代休取得していただきます。 ・祝日、有給休暇、慶弔休暇、産休育休、介護休暇取得制度 【保険/福利厚生】 ・各種社会保険完備、健康診断 ・副業OK、交通費全額支給、服装自由、社員割引あり、 ・カンファレンスや研修の参加費補助、書籍購入費補助 ・仮眠スペースあり ・フリースペースあり（ランチや休憩など自由に使えます） ※その他詳細な労働条件は、別途ご面談時にお伝えします。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・機械学習モデルを開発・実装・実運用した2年以上の経験・Pythonでプロダクションレベルの アプリケーション開発・運用で3年以上の経験 ・MLOps、DevOpsのアジャイル開発経験 ・機械学習の前処理・アルゴリズム等の基礎知識 ・関係部署と円滑な意思疎通が可能なコミュニケーション力 ・これまでに使った事がない新たな技術でも、 自ら調べて実装する自発性と好奇心 ・最新のMLOpsトレンドをフォローできるだけの英語読解力 ・技術のもたらすインパクトとビジネスニーズの両方を考慮して 技術の導入可否を適切に判断できる力 ・ビジネスレベル以上の日本語力（JLPT N2以上） 【求める人物像】 ・チームワークを好み、周囲を巻き込んで粘り強く ミッション達成のために動ける方 ・要件整理/定義や提案を自ら進めていける方 ・顧客視点、事業成長視点をもって業務にあたることができる方 |
| 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 | 2024/12/20 |
| 求人番号 | 4176302 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
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