機械学習の活用においてエンジニアリング面のリード経験

【案件概要】

機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。 ・機械学習基盤の設計と構築（Training pipeline, Serving, Monitoring など） ・機械学習（特にレコメンデーション）を用いたプロダクトの設計・開発 ・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード ・運用フロー、実験管理の自動化・効率化 ・システムの信頼性 / 品質の向上

【開発環境】

・Python ・Vertex AI, Dataform, BigQuery, Spanner, Cloud Run ・Cloud Monitoring, Cloud Logging ・Terraform, Github Actions ・Looker Studio, Google Spread Sheets ・GitHub, Slack, Notion

【必須スキル】

【募集要項・条件】

必須スキル： ビジネス・リーダーシップ ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 チームまたはプロジェクトのリード経験 技術 レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 目安直近5年で最低2年以上 MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験 PoC経験はNG レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング） MF（Matrix Factorization: 行列分解） DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習） Transformer系（BERTなど） Two-Tower Wide & Deep GNN（グラフニューラルネット） DeepFM

歓迎スキル： ECやソーシャルメディア領域でのレコメンド実務経験 リアルタイム推論環境の開発・運用経験 データエンジニアリング・インフラ構築の知見（AWS、GCP、Databricks、BigQueryなど） MLプロジェクトにおけるビジネスサイド・プロダクトサイドとの協業経験