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【MLOpsエンジニア】大手エンターテインメントグループ内への機械学習システムの基盤開発を担うMLOpsエンジニアを募集！

年収：800万～ 1200万

採用企業案件

採用企業

部署・役職名	【MLOpsエンジニア】大手エンターテインメントグループ内への機械学習システムの基盤開発を担うMLOpsエンジニアを募集！
職種	データサイエンティストインフラエンジニアサーバーエンジニア（構築・運用）
業種	インターネットサービスその他
勤務地	東京都
仕事内容	━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■当社について■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 新しいアソビを開拓し続け、世界に最新・最高のエンターテインメントをお届けすることを目指す弊社では、大手ゲーム制作会社グループで手掛けるIPを軸にした様々なサービスや商品を繋ぎ、またIPの創り手とファンの懸け橋となるべく、様々な取り組みに挑戦しています。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■データ戦略部について■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「データ分析を用いてグループ全体の意思決定に貢献する」というミッションを掲げるデータ分析専門組織になります。データ戦略部は以下3つのオフィスに分かれており、それぞれの役割は以下のようになります。・プロダクトアナリティクスオフィス：データ分析によるグループ内プロダクト(例：アプリゲーム)の収益向上。・データサイエンスオフィス：統計解析(例：予測、シミュレーション)によるグループ横断での事業上の意思決定支援。・データストラテジーオフィス：データ分析プロジェクトの企画/推進によるグループ横断での事業上の意思決定支援。部門人数：約43名（2023年7月時点） ▼Machine Learning システムセクションについて機械学習モデルのPoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。 ▼Machine Learning システムセクション内の職種について MLエンジニア、MLOpsエンジニア、ML PdM（PjM）の3職種があります。・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築）・MLOpsエンジニア：ML基盤開発・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント ▼募集背景データ戦略部の組織拡大に伴う増員のためとなります。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■仕事内容について■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ▼具体的なML案件の例（以下、全てグループ内のプロダクトに限定）・ECサービスへのレコメンド提供・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発・反実仮想機械学習による施策効果の推定・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務 ▼担当業務範囲の詳細（※GCPを採用）・バッチ推論基盤の開発・リアルタイム推論基盤の開発・Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー) ※変更の範囲：会社が指定する業務 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■当ポジションの魅力■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・立ち上げ期なので、技術的裁量を持ってMLチームの技術選定を行う事が出来る。・立ち上げ期なので、ML機能開発による事業貢献余地が大きい。・ML機能開発を切り口にして、グループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■開発環境について■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・分析基盤：BigQuery ・統合分析環境：Jupyter, Vertex AI ・BIツール：Looker, Google Data Portal ・CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions ・コンテナ技術：GKE, Cloud Run ・ワークフローエンジン：Cloud Composer ・監視ツール：Cloud Monitoring ・インフラ構成管理：Terraform ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack / Google Workspace / Chatwork ※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。
労働条件	雇用形態：正社員契約期間：期間の定めなし試⽤期間：6ヵ月。試用期間中も待遇に変更はありません勤務地：東京都港区芝5-37-8　バンダイナムコ未来研究所 ※変更の範囲：会社が指定する場所就業時間：9:00〜17:30（休憩1時間） * フレックスタイム制（コアタイム11:00～15:00） * テレワーク可休⽇：年間125日（土日、祝日、夏期休暇、年末年始休暇など）残業：平均⽉30時間程度（残業時間に応じて残業代全額支給） * 役割階層によってみなし残業手当支給（超過残業分も全額支給）賞与：年2回（6月・12月）昇給：年1回（4月）研修制度：・オンボーディングプログラム - 入社日当日のオリエンテーションと配属先での業務理解・専門性向上を目的としたプログラムを用意しています・E－ラーニング - ビジネススキル向上を目的とした動画コンテンツを約300コースから受講できます社内コミュニケーション： - 月2回、業績や重要トピックの共有を行います。同時にイベントを開催することもあります - 朝会、夕会、相談ミーティングなど、部署やチームごとに独自のコミュニケーションの場を設けています福利厚生・インプットデー - 月1回、自由にテーマを決めてエンターテインメントの体験ができます（活動手当支給あり）・ABW手当 - テレワーク環境のサポートを目的に毎月定額を支給しています・有給取得奨励日の設定 - 有給休暇を取得しやすいように、推奨日を設定しています ※有休は入社日から利用可能です（4～9月入社：10日間、10～12月入社：6日間、1～3月入社：3日間） ※有休は半休での取得も可能です・お祝い金制度 - 結婚や出産の際にはお祝い金が支給されます（第1子・2子出産時：20万円、第3子の出産時：300万円）・社員食堂（マルシェ） - 社員食堂メニューは日替わり定食やどんぶりのほかパスタセットなど豊富で、多くのグループ社員が利用しています ★そのほかさまざまな制度を用意しています（交通費全額支給、健康保険、厚⽣年⾦、労災保険、雇⽤保険、健康診断、育児・介護休業、確定拠出年金・確定給付企業年金、財形貯蓄制度、持株会制度、慶弔御見舞金）受動喫煙防⽌措置：喫煙ルーム設置
応募資格	【必須（MUST）】 ▼エンジニアリング力・アーキテクチャ設計力(例：MLパイプライン検討) ・クラウドサービス(特にGCP)に関する全般的な知見・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの知見・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見・ワークフロー(例：Airflow, Prefect)に関する知見・システム監視の知見・Pythonを利用した開発経験・GCPを用いた開発経験・Kubernetesの利用経験 ▼データサイエンス力・機械学習に関する基礎的な知識 (Deep Learning G検定レベル) ▼ビジネス力・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのML施策の考案) ・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準) ▼実務経験(※下記のいずれか) ・DevOpsエンジニア(もしくはMLOpsエンジニア)としての実務経験・データサイエンティストやMLエンジニアとの協業経験・MLエンジニアとしての実務経験 ▼語学力・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上） ▼求める人材像・チームワークを重視出来る方・エンタメビジネスに対する興味・自走力/巻き込み力・事業や組織の状況を俯瞰的に捉えられる方
アピールポイント	創立5年以内自社サービス・製品あり女性管理職実績あり産休・育休取得実績ありフレックスタイム
受動喫煙対策	喫煙室設置
更新日	2024/04/20
求人番号	1902303

採用企業情報

株式会社バンダイナムコネクサス

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