機械学習エンジニア

食事と健康に関するサービスを展開する企業の研究開発チームで、機械学習とデータ分析を担当します。勤務地は東京、雇用形態はフルタイムです。オンライン面談にも対応しています。

主な業務は、自社の食事管理アプリに蓄積されるユーザープロフィール、栄養情報、レシピ、献立などを用いたコンテンツ推薦システムの開発と調整です。機械学習モデルの構築・運用を通じて、サービスの価値向上に取り組みます。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、解析、可視化を行います。製薬、食品、保険分野の法人向けには、食傾向データを活用したレポート作成も担当します。サービスの有効性を学術的に示すための研究活動にも関わり、論文発表や学会発表に参加する機会があります。

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で処理・分析します。推薦エンジンのサーバーはDjango、サービスAPIサーバーはRailsで構成されています。開発環境としてPython、SQL、Ruby、AWS、GCP、BigQuery、MySQLが示されています。

応募には、機械学習モデルの構築または運用に関する実務経験2年以上が必要です。加えて、SQLやPythonなどを使ったデータ加工・分析・可視化、SQLによるデータベース利用、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について、それぞれ1年以上の実務経験が求められます。統計検定や重回帰などの基礎統計知識、ビジネスまたは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年以上も必要です。利用者と運用者の扱いやすさを考慮してコードや資料を作成できることも求められます。

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経験は歓迎されます。チームはフルタイム2名とアルバイト5名で構成され、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。対象サービスには、食事提案・栄養管理アプリ「おいしい健康」と、医療機関向け食事指導支援ソリューション「Kakaris」があります。

働き方として、リモートワークとコアタイムフレックスの活用が案内されています。入社後6か月は、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提供されます。入社時のウェルカムランチや、約3か月ごとの社内イベントも実施されています。