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シニア機械学習エンジニア

年収:800万 ~ 1500万

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株式会社グロービス

株式会社グロービス

  • 東京都

    • 会社規模非公開
  • コンサルティング
  • ベンチャーキャピタル
  • 教育
部署・役職名 シニア機械学習エンジニア
職種
業種
勤務地
仕事内容 これまでの社会人教育事業で培ったノウハウを活かし、社会人の学びを加速させるために、弊社では、デジタルでの社会人教育事業(Ed-Tech)を強化しています。
2016年にEd‐Tech新規事業部門(デジタル・プラットフォーム部門)を創設し、現在は部門全体で150人、 テック人材が80名程の組織規模になっています。

我々はサービスを内製開発しており、具体的にはビジネス動画のサブスクリプションサービス(日本語版・英語版)、法人向けの学習管理を目的としたラーニングマネジメントシステムなどがあります。ビジネス動画のサブスクリプションサービスは、2017年のサービス開始以来、有効会員数14万人を突破し、Withコロナ時代でも「学びを止めない」ために日々多くのサービス開発を行っています。

現在、弊社内で保持する学習データ(学習行動データ)やアセスメントデータの活用にも本腰を入れ始めています。

機械学習によるデータ活用の方向性としては、教育業界におけるインパクト創出と既存サービスの成長支援の2パターンで考えています。
例えば下記のようなテーマを想定しています。
・教育業界におけるインパクト創出: 個別学習実現のための機械学習モデル開発
・既存サービスの成長支援: レコメンドモデル開発

またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。

これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを組成し、体制強化を進めています。

■チーム内での役割分担
・データサイエンティスト:データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。
・機械学習エンジニア:サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。
・データエンジニア:データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。

現在は以下のような体制です (業務委託を含む) 。

・統括ディレクター: 1名
・データエンジニア: 1名
・機械学習エンジニア: 1名
・データサイエンティスト: 2名
・技術顧問: 1名

このうち、機械学習領域のコアメンバーとなるシニア機械学習エンジニアを募集します。

■業務概要
・パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発。
・部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発。

▼業務詳細 (モデル構築フェーズ)
・ビジネス要求ヒアリング
・要求を踏まえて機械学習タスクの全体設計
・タスク開始前の基礎分析
・モデル構築方針の検討 (特徴量選定、手法検討、評価方法検討)
・モデルの実装 (ライブラリ利用。最新論文手法の実装)
・モデルの定量・定性評価
・モデル開発結果のレポーティング

▼業務詳細 (モデルのシステム導入フェーズ)
・効果検証のグランドデザインの設計
・効果検証のために追加取得すべきデータ要件の設計
・効果検証のためのデータ分析

▼担当プロセス(システム本格導入時)
・システム導入時のアーキテクチャ検討
・サービス開発チームとの責任分界点の確定
・バッチ処理のジョブスケジューリングと監視設計
・バッチ処理実装
・リリース後の運用

■開発環境は下記になります。
インフラ
・GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)
・CloudComposer (Airflow)
DWH
・BigQuery
その他インフラ管理
・Docker
・GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール
・Google Data Portal / Tableau
分析環境
・Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
監視
・Cloud Logging / Stackdriver Logging
その他
・Git / GitHub / Slack / Notion

■働く魅力
・コアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがある。
・経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもと機械学習モデル開発に取り組む事が出来る。
・スキルの高いエンジニアとデータサイエンティストが既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っている。また、参画後すぐに機械学習モデル開発に取り組める土台がある。
・社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能である。
・動画サービスのようなオンラインデータだけでなく、集合研修などのオフラインデータを扱うチャンスがある。
・社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。
・フルフレックス、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度や経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。
応募資格

【必須(MUST)】

下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持している事。

[データ専門性]
・SQL:SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる (DML、DOLの理解。各種JOINの使い分け。集計関数とGROUP BY。CASE文。副問合せなど) 。加えて数百行のSQLを解読する事が出来る。
・統計:統計検定2級レベルの内容を用いた実務経験を持つ。
・機械学習:教師あり学習モデル、教師なし学習モデルの実務における構築経験を持つ (「はじめてのパターン認識」に相当する内容をイメージ) 。また、特徴量エンジニアリング、モデルの性能チューニング、モデルのオフライン性能評価の豊富なノウハウを持つ。

[エンジニアリング力]
・システム設計能力:機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。また、システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。
・アプリケーション開発:Flask や FastAPI などを利用して、機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーションを開発することが出来る。サービス開発担当のアプリケーション開発エンジニアとシステム導入にあたっての技術面の相談が出来る。
コンピューターサイエンス:応用技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。
・データ設計能力:ビジネスプロセスを理解して、データフロー図、論理データモデル、ER図、テーブル定義書を作成することが出来る。モデル開発やオンライン性能検証の際に必要となるログ要件を作成することが出来る。
・計算量への理解:計算量オーダーの概念を理解し、自身が開発した機械学習モデルの実行時間を見積もる事が出来る。見積もった実行時間や将来の予測対象数の拡大も考慮して、適切な手法選定に活かすことが出来る。
・バッチ処理実装:機械学習モデルの学習や推論処理実行のためのバッチ処理実装が出来る。後続のサービス開発側のジョブ実行を考慮したジョブ設計が出来る。ジョブのエラーハンドリングを行うための設計が出来る。

【歓迎(WANT)】

下記に列挙する項目のいずれかを満たしている事。

[データ専門性]
・機械学習:パターン認識と機械学習 (PRML) の上下巻と統計的学習の基礎 (ESL) に相当する機械学習の知識。
・自然言語処理:形態素解析、構文分析、固有表現抽出のアルゴリズムを理解し、使いこなせる。トピックモデル、サポートベクターマシンなどの文書分類手法を理解し、実行出来る。RNNやLSTMなどを用いたニューラルネット型言語モデルを理解し使いこなせる。
・Deep Learning:各種トップカンファレンスやarXivの論文を含めたDeep Learning系統の最先端の研究開発動向に精通している。

[エンジニアリング力]
・API開発:機械学習モデルの推論結果を提供するAPIのシステム設計が出来る。(インフラ設計、API仕様策定)。機械学習モデルの推論結果を提供するAPIのシステム運用方針を決められる。
・モデルのシステム導入の実務経験:機械学習モデルをシステム導入した際に発生する運用上の課題とそれに対するベストプラクティスを有している。Data Warehouse の設計・構築など、データエンジニアリング領域における理解、経験がある。

[ビジネス力]
・コミュニケーション力:相手の理解度に合わせて説明粒度を調整して説明する能力。

▼求める人物像
 ・ビジネス課題の解決や意思決定を支援するというビジネスデータ分析の本質的な価値を重要視できる方
 ・解くべきビジネス課題が間違っているときには、正しい課題設定となるように提案出来る方
アピールポイント 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 教育・研修制度充実 資格支援制度充実 女性管理職実績あり シェアトップクラス 2年連続売り上げ10%以上UP 産休・育休取得実績あり 新規事業 完全土日休み フレックスタイム 月平均残業時間20時間以内
更新日 2021/07/01
求人番号 1800958

採用企業情報

株式会社グロービス
  • 株式会社グロービス
  • 東京都

    • 会社規模非公開
  • コンサルティング
  • ベンチャーキャピタル
  • 教育
  • 会社概要

    【設立年月】1992年8月
    【代表者】代表取締役 堀 義人
    【従業員数】644名(2021年5月)
    【本社所在地】東京都千代田区二番町5-1
    【その他事業所】大阪・名古屋・仙台・福岡・上海(中国)・シンガポール・タイ

    【事業内容】
    ■グロービス経営大学院
    ■エグゼクティブ・スクール
    ■マネジメント・スクール
    ■企業内組織開発・人材育成
    ■動画配信サービス
    ■EdTech事業開発
    ■出版
    ■オンライン情報配信サイト運営
    ■アクセラレーションプログラム

    【当社について】
    『日本再生に携わりたい』『世界を牽引する企業群の組織課題に真っ向から対峙したい』
    『次世代によりよい社会を残したい』
    そのような想いを抱いたプロフェッショナル人材達が集まってくるグロービス。
    当初は渋谷の貸し教室から始まった小さなビジネススクールですが、今や人材育成にとどまらず、
    出版、起業家育成、日本を代表するリーダー達の集うG1サミットを主催するなど、
    「ヒト」「カネ」「チエ」の生態系を創りだし、社会の創造と変革に挑み続けています。
    2016年にはデジタル部門「グロービス・デジタル・プラットフォーム(GDP)」を新設し、
    Ed-Techをはじめとしたプロダクト開発に注力。
    テクノベート時代のグローバルNo. 1MBAを目指し、テクノロジー×グローバル領域に事業を展開しています。

    【代表プロフィール】
    グロービス経営大学院 学長、グロービス・キャピタル・パートナーズ 代表パートナー。
    京都大学工学部卒、ハーバード大学経営大学院修士課程修了(MBA)。住友商事株式会社を経て、
    1992年株式会社グロービス設立。
    1996年グロービス・キャピタル、
    1999年 エイパックス・グロービス・パートナーズ(現グロービス・キャピタル・パートナーズ)設立。
    2006年4月、グロービス経営大学院を開学。学長に就任する。現在、経済同友会幹事、
    日本プライベート・エクイティ協会理事等を務める。
    2008年に日本版ダボス会議である「G1サミット」を創設。
    2011年3月大震災後に、復興支援プロジェクトKIBOWを立ち上げ、翌年一般財団法人KIBOWを組成し、理事長を務める。

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