機械学習エンジニア

担当業務
研究開発チームで、食事管理アプリ「おいしい健康」から得られるデータを用いた分析と機械学習開発を担当します。チームはフルタイム2名とアルバイト5名で構成されています。ユーザーごとの健康状態や食事内容に合う提案の精度を高め、サービスの有効性を示すためのデータ活用に取り組みます。

具体的には、ユーザープロフィール、栄養情報、レシピ、献立情報を利用したコンテンツ推薦システムの開発およびチューニングを行います。また、大学や病院などの研究機関と実施する臨床研究について、データ設計、分析、可視化を担います。製薬会社、食品会社、保険業界向けには、食傾向データを活用したレポート作成にも携わります。サービスの効果を学術的に検証する研究活動や、論文発表などのアカデミックな活動に参加する機会もあります。

技術環境
ログ、サービスデータ、研究データはBigQueryに表形式で集約されます。PythonやSQLを使ってデータの加工、分析、可視化、処理を行います。推薦エンジンはDjangoで構築され、Railsで開発されたサービスAPIサーバーへ情報を返す構成です。開発環境としてPython、SQL、Ruby、AWS、GCP、BigQuery、MySQLが記載されています。

応募要件
機械学習モデルの構築または運用に関する実務経験が2年以上必要です。加えて、SQLやPythonなどを使ったデータ加工・分析・可視化の実務経験、SQLによるデータベース利用経験、GitHubなどのソースコード管理システムを用いたチーム開発経験が、それぞれ1年以上求められます。統計検定や重回帰など、基本的な統計の知識も必要です。

ビジネス課題やクライアント課題に対して適切な分析手法を選ぶデータ分析マネジメントの実務経験も1年以上必要です。コードや資料を作成する際には、利用しやすさと運用しやすさを意識する姿勢が求められます。RubyまたはRailsによる開発、モバイルアプリ開発、AWSなどのクラウド基盤運用の経験は歓迎されています。

事業・チーム環境
同社は、食事管理アプリ「おいしい健康」、医療機関向け食事指導支援ソリューション「Kakaris」、健保組合向けサービスなどを展開しています。エンジニア、デザイナー、管理栄養士などが協力し、食事、健康、医療に関するサービスを開発しています。アプリのデータを用いて医学系大学と共同研究を行い、論文執筆や学会発表も実施しています。

勤務地・働き方
勤務地は東京です。雇用形態はフルタイムで、リモートワークとコアタイムフレックスを活用しています。オンライン面談に対応しています。入社後6か月間は、メンターとの月1回の1on1ランチやCEOとの定期面談などのオンボーディングが提供されます。