機械学習エンジニア

食事と健康に関するデータを活用し、利用者に合った提案や医療分野の研究を支える機械学習エンジニアの募集です。研究開発チームの一員として、自社の食事管理アプリから得られるユーザープロフィール、栄養、レシピ、献立などの情報を扱います。

主な業務は、コンテンツレコメンデーションシステムの開発とチューニングです。加えて、大学や病院などと実施する臨床研究に向けたデータ設計、解析、可視化、製薬・食品・保険業界の法人向けに食傾向データをまとめたレポート作成にも携わります。機械学習モデルを用いたサービス改善に加え、サービスの有効性を学術的に示す研究活動にも関わることができ、論文発表などの機会があります。

研究開発チームはフルタイム2名とアルバイト5名で構成され、データサイエンティストや機械学習エンジニアが在籍しています。会社にはエンジニア、デザイナー、管理栄養士などが所属しており、患者や生活者の視点を重視しながら職種をまたいでサービスを改善しています。対象となる事業には、食事管理アプリ「おいしい健康」や、医療機関向けの食事指導支援ソリューション「Kakaris」があります。

開発では、ログ、サービスデータ、研究データをBigQueryに表形式で集約し、PythonやSQLで分析・処理します。レコメンデーションエンジンのサーバーにはDjangoを使用し、Railsで構築されたサービスAPIサーバーへ情報を返す仕組みを扱います。開発環境としてPython、SQL、Ruby、AWS、GCP、BigQuery、MySQLが記載されています。

必須条件は、機械学習モデルの構築または運用に関する実務経験2年以上、SQL・Pythonなどを使ったデータ加工・分析・可視化の実務経験1年以上、SQLによるデータベース利用経験1年以上、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1年以上です。統計検定や重回帰などの基礎的な統計知識も求められます。また、ビジネスやクライアントの課題に応じて分析手法を選ぶデータ分析マネジメントの実務経験1年以上と、利用・運用のしやすさを考慮したコーディングや資料作成が必要です。

RubyまたはRailsでの開発、モバイルアプリ開発、AWSなどのクラウド基盤を用いたインフラ運用の経験は歓迎されます。雇用形態はフルタイムで、勤務地は東京です。リモートワークとコアタイムフレックスを利用でき、オンライン面談にも対応しています。入社後6か月間は、メンターとの月1回の1on1ランチやCEOとの定期面談を含むオンボーディングが用意されています。