株式会社グロービス/人材育成コンサル会社でのシニア機械学習エンジニア（テクノロジー職）の求人

▼業務概要
・パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発。
・部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発。

▼業務詳細 (モデル構築フェーズ)
・ビジネス要求ヒアリング
・要求を踏まえて機械学習タスクの全体設計
・タスク開始前の基礎分析
・モデル構築方針の検討 (特徴量選定、手法検討、評価方法検討)
・モデルの実装 (ライブラリ利用。最新論文手法の実装)
・モデルの定量・定性評価
・モデル開発結果のレポーティング

▼業務詳細 (モデルのシステム導入フェーズ)
・効果検証のグランドデザインの設計
・効果検証のために追加取得すべきデータ要件の設計
・効果検証のためのデータ分析

▼担当プロセス(システム本格導入時)
・システム導入時のアーキテクチャ検討
・サービス開発チームとの責任分界点の確定
・バッチ処理のジョブスケジューリングと監視設計
・リリース後の運用

開発環境は下記になります。

インフラ
・GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)
・CloudComposer (Airflow)
DWH
・BigQuery
その他インフラ管理
・Docker
・GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール
・Google Data Portal / Tableau
分析環境
・Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
監視
・Cloud Logging / Stackdriver Logging
その他
・Git / GitHub / Slack / Notion

【魅力】
コアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがある。
経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもと機械学習モデル開発に取り組む事が出来る。
スキルの高いエンジニアとデータサイエンティストが既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っている。また、参画後すぐに機械学習モデル開発に取り組める土台がある。
社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能である。
動画サービスのようなオンラインデータだけでなく、集合研修などのオフラインデータを扱うチャンスがある。
社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。
フルフレックス、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。

下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持している事。

[機械学習・データ]
・機械学習・ディープラーニングの技術に対する基本的な内容の理解とそれらを用いた課題解決のための実装経験がある。また探索的データ分析、特徴量エンジニアリング、モデル開発・評価において豊富な知見があり、課題や要件に沿ったアプローチの提案ができる。
・SQL：SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる (各種JOINの使い分け。集計関数とGROUP BY、WITH 句など)。
・統計：統計検定2級レベルの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。

[エンジニアリング力]
・システム設計：機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。また、システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。
・アプリケーション開発：機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーションを開発することが出来る。運用担当のインフラエンジニアやサービス開発担当のアプリケーションエンジニアとシステム導入にあたっての技術面の相談が出来る。
・コンピューターサイエンス：応用情報技術者試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。特に、計算量オーダーの概念を理解し、自身が開発した機械学習モデルの実行時間を見積もる事が出来る。見積もった実行時間や将来の予測対象数の拡大も考慮して、適切な手法選定に活かすことが出来る。
・バッチ処理：パブリッククラウドを利用して、機械学習モデルの学習や推論処理実行のためのバッチ処理実装が出来る。後続のサービス開発側のジョブ実行を考慮したジョブ設計が出来る。ジョブのエラーハンドリングを行うための設計が出来る。

【歓迎要件】
下記に列挙する項目のいずれかを満たしている事。

[機械学習・データ]
・機械学習：
- 応用領域として、レコメンデーション、自然言語処理、時系列解析に関する知識・経験がある。
- 機械学習モデル構築に用いる各種フレームワーク(scikit-learn, XGBoost, LightGBM etc.)に精通している。
・Deep Learning：
- 各種トップカンファレンスやarXivの論文を含めたDeep Learning系統の最先端の研究開発動向をキャッチアップしている。
- BERTなどのTransformerベースのモデルに対する理解があり、各種フレームワーク (TensorFlow, PyTorch, Huggingface transformers etc.) を活用した実装経験がある。

[エンジニアリング力]
・アプリケーション開発：機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーション開発だけでなく、そのインフラ設計や API 仕様策定も行える。
・モデルのシステム導入の実務経験：機械学習モデルをシステム導入した際に発生する運用上の課題とそれに対するベストプラクティスを有している。・データエンジニアリング：Data Warehouse の設計・構築など、データエンジニアリング領域における理解、経験がある。
・データ設計：ビジネスプロセスを理解して、データフロー図、論理データモデル、ER図、テーブル定義書を作成することが出来る。モデル開発やオンライン性能検証の際に必要となるログ要件を作成することが出来る。

[ビジネス]
・コミュニケーション：相手の理解度に合わせて説明粒度を調整して説明する能力。

ビジネススクール運営および企業研修コンテンツの開発をメインとする人材育成コンサルティング会社。

有給休暇
年末年始休暇
慶弔休暇
産前産後休暇
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・土日祝休み
・有給休暇：年間20日（翌年繰越により最大40日）＜試用期間中は最大5日まで使用可/入社日により按分＞
・年末年始休暇（12月29日～1月4日）、結婚休暇、忌引き休暇、災害ボランティア休暇、出産・育児休暇、サバティカル休暇（勤続5年/10年に付与）

社会保険制度あり
持株会制度
退職金制度
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・交通費支給（当社規定による）
・各種社会保険有り（健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金）
・退職金制度有り（定年：60歳）
・持ち株制度有り

・グロービス経営大学院受講支援制度 ※
・海外短期留学支援制度 ※
・自己啓発支援（年間上限20万円）
・業務上必要な研修受講支援（所属部門長の判断により全額負担）

※プログラムの未修了、もしくは、在学中または修了後2年未満での退職時には支援金の返金要