機械学習エンジニア

機械学習システムの構築を主に担当していただきます。

◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援
　AWSやGoogle Cloud、Snowflakeなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、機械学習基盤構築を実施します。
　機械学習モデル作成から周囲のシステムまで、MLOpsを意識した環境構築を実施します。

◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施
　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。
　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。
　必要に応じて利用する機械学習などのサービスについて技術検証を行います。

◆機械学習を活用したソリューション開発
　顧客ニーズを起点とした市場価値の高いソリューション開発に取り組みます。
　クライアントプロジェクトから得られた知見や市場調査を基に、共通課題を解決する機械学習活用ソリューションを開発します。
　幅広い技術スタックを活用し、様々な業務領域での価値提供を目指します。

加えて、これらを実施する中で得られた技術的なナレッジなどを、外に出しても問題ない形で社外発信（登壇・ブログ投稿）などでアウトプットしていくことも可能です。
アウトプットすることで、社内・社外からプロフェッショナルであることを認識してもらうことができ、キャリアアップにもつながります。

※クラウド、機械学習いずれかに強みがあり、そしてもう一方もより極めたいと思っている方、ぜひご応募ください！

・PythonまたはSQLを用いた開発あるいはデータ分析業務経験
・クラウドやインフラストラクチャに関する基礎知識
・コード管理やCLI操作などのソフトウェア開発における基礎知識

・AWSやGoogle Cloud、Snowflakeなどのクラウドサービスを使用した設計・開発業務経験
・機械学習システムの設計・運用やMLOps環境構築の実務経験
・機械学習（自然言語処理、画像処理、時系列予測、レコメンド等）や最適化アルゴリズムなど、いずれかの分野における実務経験

◆機械学習関連を中心とした様々なサービスを使用する経験
　AWSの場合はAmazon SageMakerやAmazon Personalize、Google Cloudの場合はBigQueryやVertex AI、その他SnowflakeのML機能など
　マネージドサービスからPaaSまで様々なサービスを使用する経験が得られます。

◆多様な機械学習の実案件に関わる機会
　扱うデータソースは案件により異なり、トランザクション(履歴データ)、非構造化なテキストデータ、画像データなど様々で、
　多様なドメインやタスクに関わることができます。

◆情報発信で自身の価値を高められる
　ブログ投稿や社外登壇を通して自身のプレゼンスを向上することができます。

・技術的な好奇心と学習意欲を持ち、積極的に情報収集し、自己成長を図ることができる方
・チームプレイヤーであり、異なるバックグラウンドや専門知識を持つメンバーと協力してプロジェクトを推進できる方
・プロジェクトの優先順位を整理し、自律的にスケジュールを立てて推進し、成果を上げることができる方

データアナリティクス事業本部についてのブログ記事も合わせてご参照ください。
▶データアナリティクス事業本部お仕事紹介・１日の働き方の記事一覧

またカジュアル面談も可能ですので、ご希望の方はページ下部ボタンを押下したうえで
「ご質問」欄にその旨をご記載の上、お気軽にフォームからご送信ください。

ジュニア　550～650万円
ミドル　　650～800万円
シニア　　800～1,000万円

※年収はあくまでも想定であり、経験・スキル等を考慮して決定いたします

東京 - 日比谷本社オフィス
大阪 - 大阪オフィス

※ご希望のオフィスで勤務可能です

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