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働き方◎フルフレックス!大企業で大規模データを扱う【年収:1000万円:機械学習エンジニア】

年収:800万 ~ 1200万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 働き方◎フルフレックス!大企業で大規模データを扱う【年収:1000万円:機械学習エンジニア】
職種
業種
勤務地
仕事内容 サービスから日々膨大に蓄積されている同社のデータ。
機械学習エンジニアはこれらの膨大なデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。

【具体的な仕事内容】
不動産情報をはじめとした、様々なライフスタイル領域のWebアクセスログ、アンケートなどのデータの活用し、プロダクトオーナーやサーバサイドエンジニアとも連携しながら、下記の業務を担っていただきます。
・レコメンドシステムの開発、運用
・検索最適化
・画像解析
・AI、機械学習、自然言語処理を基軸としたアルゴリズムサービスへの接続

・プログラミング言語
 SQL、 Python、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、Bitbucket、Gitlab/Gitlab CI、Slack、等
労働条件 ◆コアタイム無しのフルフレックスタイム制
標準労働時間帯:9時00分~17時30分(休憩60分)

◆年間休日 130日(会社休日125日+指定休5日)
年末年始・夏季・GW・婚姻・産前産後・慶弔・忌引き・転勤休暇など

◆社員持株制度・育児休職制度・介護休職制度・看護休暇制度・退職一時金制度
※一定期間ご就業いただくと、大きな退職金制度がございます。
応募資格

【必須(MUST)】

・機械学習を用いたプロダクト開発の経験が2年以上あり、技術の適切な適用方法、注意点を理解している
・適切な評価方法、目的に合わせたモデルチューニングを行う事ができる
・推測統計(重回帰分析や多重共線性、標本調査、ベイズの定理や最尤法等)および機械学習理論(教師あり学習、教師なし学習、強化学習等)について概要を理解している
・複雑なビジネス課題に対して、適切な分析業務、ABテスト、実験計画等の設計を行うことができる。それらの結果を解釈し、有意性を定量的に判断するとともに、意味合いを正しく表現・説明することができる
・ビジネス側との対話を通じてデータシステムへのニーズ、データ品質への要求を言語化し、個別システム開発案件の要求定義として整理することができ、ビジネスプロセスを理解・整理した上で、要件定義および必要なドキュメント等の作成をリードすることができる
・利用するプラットフォーム等の性質や提供機能、特にデータパイプラインに係る特質をドキュメントを読み込み理解し、詳細仕様に踏み込んだ機能要件の範囲での要件定義・設計を進めることができる
・開発チームとして抽象的な仕様から開発でき、他者のプログラムに必要な指摘を行える

【歓迎(WANT)】

・リアルタイム性や可用性が求められる高度な案件・クリティカルな処理において、計算量・メモリ利用効率など各種制約を意識した上で最適なプログラミングができる
・分析プロセスの要求を満たすよう、既存システムからデータを収集・加工し、解析準備を整えることができる
・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
・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


更新日 2020/10/14
求人番号 1521425

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  • 3.45
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  • ヘッドハンターの氏名は会員のみ表示されます
  • 会社名は会員のみ表示されます

    • 東京都
    • 拓殖大学
  • IT・インターネット マスコミ・メディア エンターテインメント
    • リクルート様から2年連続、ベストヘッドハンター賞を受賞しております。 企業様の人事だけではなく、経営層と直接繋がっているケースが約8割です。代表にダイレクトにお繋ぎすることも 可能でございます。
    • (2020/01/06)

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