機械学習エンジニア

食事と健康に関するサービスの価値を、データ分析と機械学習によって高める研究開発チームの求人です。担当するのは、利用者一人ひとりに合わせた食事提案を支える仕組みの開発や、サービスの有効性を検証する研究です。チームにはデータサイエンティストと機械学習エンジニアが所属しています。

主な業務の一つは、利用者プロフィール、栄養情報、レシピ、献立など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とチューニングです。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、可視化を担当します。また、製薬会社、食品会社、保険業界向けの法人向け事業に活用する食傾向データのレポート作成にも携わります。研究成果を論文や学会発表につなげる活動に参加する機会もあります。

技術面では、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で加工・分析します。レコメンデーションエンジンはDjangoで構築され、Railsで作られたサービスAPIサーバーと連携します。開発環境として、Python、SQL、Ruby、AWS、GCP、BigQuery、MySQLが挙げられています。

応募には、機械学習モデルの構築または運用経験2年以上、SQLやPythonなどによるデータ加工・分析・可視化の実務経験1年以上、SQLを使った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使ったチーム開発経験1年以上が必要です。統計検定や重回帰などの基本的な統計知識も求められます。さらに、ビジネスや顧客の課題に適した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・運用のしやすさを意識したコーディングや資料作成への姿勢が必要です。

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の運用経験は歓迎されます。研究開発チームはフルタイム2名とアルバイト5名で構成されています。会社ではエンジニア、デザイナー、管理栄養士などが協力し、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」を開発しています。

勤務地は東京で、雇用形態はフルタイムです。リモートワークとコアタイムフレックスを活用でき、オンライン面談にも対応しています。募集要項ではミドルキャリア向けの求人として案内されています。給与額と言語要件の記載はありません。