仕事内容
機械学習機能開発 （主にモデル開発PoC。推論結果の提供）を担当して頂きます。
【具体的には】
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発
▼担当業務範囲の詳細
・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
・モデル開発に必要なデータの洗い出し
・モデル開発のための探索的データ分析（EDA）
・モデル開発のための特徴量選定
・モデル開発のための機械学習手法選定
・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
・開発したモデルのオフライン性能検証
・オフライン性能検証結果のレポーティング
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
▼ML Opsエンジニアとの役割分担
・機械学習エンジニア主担当範囲：機械学習のモデル開発PoC （特徴量選定、手法選定、ハイパーパラメーターチューニング、オフライン性能検証）と推論結果の提供
・ML Opsエンジニアの主担当範囲：機械学習機能提供のためのシステム開発 （MLパイプライン設計、再学習の仕組み構築）
※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。
【具体的には】
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発
▼担当業務範囲の詳細
・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
・モデル開発に必要なデータの洗い出し
・モデル開発のための探索的データ分析（EDA）
・モデル開発のための特徴量選定
・モデル開発のための機械学習手法選定
・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
・開発したモデルのオフライン性能検証
・オフライン性能検証結果のレポーティング
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
▼ML Opsエンジニアとの役割分担
・機械学習エンジニア主担当範囲：機械学習のモデル開発PoC （特徴量選定、手法選定、ハイパーパラメーターチューニング、オフライン性能検証）と推論結果の提供
・ML Opsエンジニアの主担当範囲：機械学習機能提供のためのシステム開発 （MLパイプライン設計、再学習の仕組み構築）
※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。
応募資格
データサイエンス力
・探索的データ分析の方針設計が出来る
・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る
・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る
・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る
・オフライン性能検証のための指標を設計出来る
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る
エンジニアリング力
・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験
・Pythonを利用した開発経験
・探索的データ分析の方針設計が出来る
・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る
・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る
・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る
・オフライン性能検証のための指標を設計出来る
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る
エンジニアリング力
・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験
・Pythonを利用した開発経験
