ミドルレベル機械学習エンジニア

東京を拠点とするフルタイムの機械学習エンジニア求人です。研究開発チームの一員として、自社サービスに蓄積される食事・健康関連データを活用し、サービスの有効性を示す研究と、機械学習による機能改善の両方に取り組みます。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。

主な担当は、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レコメンデーションシステムの開発およびチューニングです。大学や病院などの研究機関と実施する臨床研究では、データ設計、分析、可視化も行います。製薬、食品、保険業界向けの法人事業に関連して、食傾向データをまとめたレポートを作成する業務も含まれます。

対象となるサービスは、患者や生活者向けの食事管理アプリ「おいしい健康」と、医療機関向けの食事指導支援ソリューション「Kakaris」です。サービスの効果を学術的に検証するための研究活動も行っており、論文発表などのアカデミックな活動に参加する機会があります。

開発では、サービスのログ、プロダクトデータ、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はDjangoで構成され、Railsで作られたサービスAPIサーバーへ情報を返します。開発環境としてPython、SQL、Ruby、AWS、GCP、BigQuery、MySQLが示されています。

必須条件は、機械学習モデルの構築または運用に関する2年以上の実務経験、SQLやPythonなどを使ったデータ加工・分析・可視化の1年以上の実務経験、SQLによるデータベース利用経験1年以上です。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も1年以上求められます。統計検定や重回帰などの基本的な統計知識に加え、ビジネスやクライアントの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1年以上も必要です。利用者や運用担当者の使いやすさを意識したコーディングと資料作成も重視されます。

歓迎される経験は、RubyまたはRailsによる開発、モバイルアプリ開発、AWSなどのクラウドプラットフォームを使ったインフラ運用です。勤務場所は東京で、リモートワークとコアタイムフレックスを利用できます。選考では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との定期面談を含むオンボーディングが用意されています。