企業名
株式会社リクルート
職種
機械学習エンジニア
雇用形態
正社員
給与・報酬
年収:543万円 〜 1,378万円
勤務地
東京都千代田区丸の内1-9-2
最寄駅
各線 東京駅から徒歩3分 東京メトロ銀座線 京橋駅から徒歩5分
業務内容
【部署紹介】
株式会社リクルート データ推進室は、リクルートにおけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用に責任を持つ組織です。
現在約300名ほどの従業員が所属しており、データサイエンス/エンジニアリング/ビジネスの様々な専門性を持つ社員が所属しています。
【仕事内容】
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リクルートのデータ。リクルート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
【ポジションの魅力】
▼技術選定における裁量が大きい
サービス推進の観点で合理性が認められれば積極的に新たな技術や手法が採用される環境です。
開発手法は、サービス規模や成長ステージによって様々ですが、より良い手法とわかれば、開発途中で手法を切り替えるフットワークの軽さがあります。
開発組織・環境や技術面において、リクルートは今、まさに変革の時を迎えています。
そのため、新しい開発手法の検討から実施までを、エンジニア一人ひとりが主体者として積極的に取り組むことができ、また会社からもそれを求められます。
▼キャリアの幅広さ
マネジメントだけ、特定の技術領域の開発だけ、といったキャリア形成ではなく、多様なデータのキャリアを形成することが可能です。
特にリクルートは、データ基盤が整っています。「データを整えるフェーズ」は超えたプロダクトが多数あり、多岐に亘るプロダクト数と接点量(≒ユーザ数の多さ)を基に実効性の高いデータ利活用に携わることが可能です。
【開発環境】
▼プログラミング言語
Python、SQL、Hive/Spark、等
▼インフラ
GCP(BigQuery、等)
AWS(EC2、EMR、Redis、S3、等)
▼チーム開発ツール
JIRA、Confluence、GHE、Bitbucket、Gitlab/Gitlab CI、Slack、等
【配属部署】
▼配属先
株式会社リクルートの各ユニット
※本人の志向と適性を考慮の上、最適な配属部署を検討させていただきます。
▼変更の範囲
全ての配属先への配置転換およびグループ会社内外への出向の可能性あり。
【勤務地】
※担当事業/配属組織などにより、選考中に上記から変更となることがあります。
※一部の職種を除き、理由・回数を問わないリモートワークを全社導入しています。また、全国多数のサテライトオフィスと提携しています。出社しないことを前提とした働き方へシフト、働く場所の柔軟性を高めています。
応募条件
【応募要件(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
【応募要件(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
こだわりポイント
女性が活躍、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、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、交通費支給、社会保険完備、育児支援制度、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:対策あり
喫煙対策:喫煙室あり
喫煙に対する特記事項:喫煙専用ルーム
案件番号
410067387
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