機械学習エンジニア

企業名

株式会社バンダイナムコネクサス

職種

機械学習エンジニア

雇用形態

正社員

給与・報酬

年収:520万円 〜 1,100万円

勤務地

東京都港区芝5-37-8

最寄駅

都営地下鉄各線 三田駅から徒歩5分 JR各線 田町駅から徒歩7分

業務内容

【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2つの室に分かれており、それぞれの役割は以下のようになります。
・データアナリティクス室: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
・データサイエンス&ストラテジー室:データ分析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。

▼機械学習チーム内の職種について
機械学習エンジニア、ML Opsエンジニア、PMの3職種があります。
それぞれの職種の違いは以下のような形になります。
・機械学習エンジニア:主に機械学習モデル開発PoCと推論結果の提供を担当。
・ML Opsエンジニア:主に推論結果提供のためのシステム開発、ML共通基盤開発を担当。
・PM:主に要求定義やプロジェクトマネジメントを担当。

【業務内容】
機械学習機能開発 (主にモデル開発PoC。推論結果の提供)を担当して頂きます。
詳細は以下になります。

▼具体的な業務の例
・グループ内のECサービス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

▼担当業務範囲の詳細
・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
・モデル開発に必要なデータの洗い出し
・モデル開発のための探索的データ分析(EDA)
・モデル開発のための特徴量選定
・モデル開発のための機械学習手法選定
・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
・開発したモデルのオフライン性能検証
・オフライン性能検証結果のレポーティング
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング

▼ML Opsエンジニアとの役割分担
・機械学習エンジニア主担当範囲:機械学習のモデル開発PoC (特徴量選定、手法選定、ハイパーパラメーターチューニング、オフライン性能検証)と推論結果の提供
・ML Opsエンジニアの主担当範囲:機械学習機能提供のためのシステム開発 (MLパイプライン設計、再学習の仕組み構築)
※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。

【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出来る。
・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。
・機械学習機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。

【開発環境】
・分析基盤:BigQuery
・統合分析環境:Jupyter, Vertex AI
・BIツール:Looker, Google Data Portal
・CI/CD:Cloud Build, GitHub Actions
・コンテナ技術:GKE, Cloud Run
・ワークフローエンジン:Cloud Composer
・監視ツール:Cloud Monitoring
・インフラ構成管理:Terraform
・コード管理:GitHub
・ツール類:Slack / Google Workspace / Chatwork

※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。

応募条件

【必須スキル・経験】
▼データサイエンス力
・探索的データ分析の方針設計が出来る。
・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る。
・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る。
・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る。
・オフライン性能検証のための指標を設計出来る。
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る。

▼エンジニアリング力
・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験
・Pythonを利用した開発経験

▼ビジネス力
・要件定義力(ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準)

▼実務経験
・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験
・機械学習モデル開発の実務経験

【歓迎スキル・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出来る。
・Kaggleでの入賞経験

▼エンジニアリング力
・GCPを利用した機械学習モデル開発の経験
・アーキテクチャ設計力(例:MLパイプライン検討)
・コンテナ技術(例:Docker)に関する知見
・ワークフロー(例:Digdag / Airflow)に関する知見

▼ビジネス力
・レポーティング能力(モデル開発結果をまとめた資料を作成して報告出来る水準)

▼実務経験
・Dev Opsエンジニア(もしくはインフラエンジニア)としての実務経験

【求める人物像】
・エンタメビジネスに対して何らか興味がある方
・チームワークを重視出来る方

こだわりポイント

学歴不問、即日スタート、経験者優遇、在宅勤務、駅から徒歩5分以内、残業月20時間未満、10時以降出社OK、フレックスタイム制、週休2日制、土日祝日休み、社員食堂あり、社会保険完備、退職金制度、その他特別制度あり

受動喫煙防止情報

屋内受動喫煙対策:なし

案件番号

414031949

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