機械学習エンジニア_Dev

最寄駅

各線 大崎駅から徒歩3分 各線 五反田駅から徒歩9分

業務内容

【採用背景】
「Findy」のユーザー数は前年比 200%の勢いで急成長しており、それに伴いデータ量も急増しています。
アルゴリズムの企画開発をするデータソリューションチームでは、日々蓄積されるデータを分析し、機械学習を始めとしたアルゴリズムを用いてサービス改善を推進しています。
現在チームで行っているアルゴリズム開発の例は以下のようなものです。
・マッチングのアルゴリズムの改善
・おすすめ求人のアルゴリズムの改善とMLOpsでの日々のアルゴリズムアップデート
・GPTを活用した職歴の生成
・課題発見とPoCの作成

上記のような開発に取り組んでいますが、求人には記載しきれない業務が多々あり、まだまだ見つけられていないアイディアも含めたくさんのアルゴリズムの新規開発と改善が必要となっています。

本求人では、ビジネスサイドやプロダクト開発チームと協力しながら、機械学習モデルが必要となる課題の発見から解決するためのモデルの提案と実装、MLOpsを含めた継続的な改善や運用までを一貫してリードすることができる機械学習エンジニアを募集します。
マネージャー候補ではありますが、まずは現場から入ってメンバーと一緒に伴走いただき、将来的にエンジニアリングマネージャーの役割を担っていただくことを期待しています。

【業務内容】
・既存データの分析
・各事業部へのヒアリングを通じた課題の発見、改善案の検討、実装、本番導入
・本番稼働するアルゴリズムの継続改善とそのための仕組み作り
・自然言語処理技術やテーブルデータを用いたモデリング
・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー

【体制】
プロダクト開発部全体：フルタイムエンジニア約30名＋業務委託／副業約10名
データソリューションチーム：フルタイム5名+CTO

【開発環境】
開発言語：Python
フレームワーク：TensorFlow、scikit-learn、PyTorch、Flask
インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、MySQL、Redis、Docker
CI/CD： GitHub Actions
ツール：Jupyter Lab、BigQuery、Google Data Studio、Vertex AI、Datadog、GitHub、Slack

【仕事の魅力】
1．エンジニアのマッチングデータを用いたモデル開発ができる
自分がターゲットユーザーであるサービスの開発ができるのがFindyの魅力の一つです。
2017年のサービス開始から5年以上のデータがあり、さらには日々成長しているプロダクトのため様々な属性を加味したモデルの開発にチャレンジができます。

2．エンジニア組織における開発生産性を向上するようなアルゴリズムの開発ができる
直近では開発生産性スコアというFindyオリジナルのアルゴリズムをサービス上に組み込んでいます。
エンジニア組織において、どれくらい生産性が高いのかどうかを多くの組織を交えてアルゴリズムにすることでより多くの組織にとっての目安になっています。

3．ビジネス課題の発見から改善案提案、機械学習モデル構築や検証、実装まで一貫して携われる
ビジネスサイドとの連携を強化しており、機械学習の開発が言われたものだけを作るような社内受託にならない工夫をしています。
自分から数値分析をしながらアイディアの提案を行ったり、本当にユーザーに利用されるようなアルゴリズムを作るためにPdMと連携を取って小さくアルゴリズムの検証を行ってから本格的な開発を進めています。

【勤務地】
※入社後半年間は週3日以上の出社をお願いします。ただし、スキル・ご経験次第で地方フルリモート希望の方も相談可能です

応募条件

【必須スキル】
・機械学習モデリングや統計モデリングの経験
・GitHub を使った Git-Flow ベースでの開発経験
・本番稼働している機械学習モデルを継続的に改善した経験

【歓迎スキル】
・エンジニアリングマネージャーもしくはメンター経験（人数不問）
・論文の内容を再実装・追試した経験
・CI環境や自動化テストによる品質保証の経験
・統計検定準1級相当以上の知識
・特定の分野 （特に自然言語処理） における研究レベルの知見

【求める人物像】
・Findyのビジョン&バリューに共感できる方
・プロダクト（事業）の成長に主体性に関わりたい方
・周囲と協力しながら、開発を推進できる方
・常に起きうる変化を楽しみながら開発に取り組める方

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、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、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：禁煙

喫煙に対する特記事項：無

案件番号

JN00387678