クラウドソーシング企業でのSaaS型自社Web機械学習エンジニア(ハイレイヤー)の求人
求人ID:1243066
募集継続中
転職求人情報
職種
SaaS型自社Web機械学習エンジニア(ハイレイヤー)
ポジション
担当者
年収イメージ
950万円〜1200万円を想定 ※前職給与、経験・能力考慮
仕事内容
【業務概要】
全国の官公庁・自治体・外郭団体の入札情報を一括検索・管理できる、SaaS型自社Webサービス「入札情報速報サービスNJSS(エヌジェス)」において、1人目の機械学習エンジニアとして機械学習技術を用いたプロダクトの改善を牽引いただきます。
SAAS型自社WEBのコア部分となる「入札情報」の網羅性を高めるべく、機会学習エンジニアとしてAI機能を盛り込んだ情報収集機能の開発をお任せします。
約7,700の機関から公示される年間100万件に及ぶ入札情報は 現在スクレーパー開発とクラウドワーカーの人力により収集をしていますが、 今後はクローラー開発とAI機能を盛り込んだ開発により、入札情報収集における網羅性の向上を目指しています。 この開発において機械学習の知見を活かし、柔軟性と拡張性をもった運用の実現を牽引いただくことを期待しています。
<ミッション> データ分析や機械学習を通じて、情報収集のあり方を一新させることをミッションとして業務に取り組んで頂きます。 ・自然言語処理を活用した数千万単位のWebページ群の解析 ・機械学習を用いた情報収集業務/情報登録業務の効率化
現在SAAS型自社WEBでは4,000を超える有料契約件数を誇りますが、 今後はより入札マーケットを活性化させていくことを目的に、さらなるサービスの価値向上を目指しています。
入札情報はユーザーへの提供価値のコア部分となり、機械学習により開発を加速させていくことはSAAS型自社WEBの成長戦略においてインパクトが大きく、ご自身の知見によってプロダクトの改善をダイレクトに実感いただけるポジションです。 技術的な知見を活かし、「新たなSAAS型自社WEB」を共に築き上げていただける方の参画をお待ちしています。
【具体的な業務内容】
・モデル開発に必要なデータの洗い出し ・モデル開発のための探索的データ分析(EDA) ・モデル開発のための特徴量選定 ・モデル開発のための機械学習手法選定 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング ・開発したモデルのオフライン性能検証 ・オフライン性能検証結果のレポーティング ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
【データサイエンス系環境】
・分析基盤:未定 ・統合分析環境:SageMaker もしくは Vertex AI ・BIツール:未定 ・CI/CD:CircleCI ・コンテナ技術:AWS ECS/Fargate ・ワークフローエンジン:AWS Step Functions
以下、参考としての技術情報 【Web系開発環境】 ・HTML5/CSS3/JavaScript(ES6)/TypeScript ・Vuetify /Vue.js/Nuxt.js ・React ・Node.js (Puppeteer) ・PHP(Laravel/CakePHP) ・AWS(Fargate/ECS-EC2/Elastic Beanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service) ・Docker
【その他】
・監視ツール:Datadog / AWS CloudWatch ・インフラ構成管理:Terraform ・コード管理:GitHub ・ツール類:Slack / Google Workspace
【やりがい・身につくスキル】
・既に世の中からは消滅していて収集できないような、独自性や希少性の高いデータを保持しています。 ・機械学習エンジニアチームを立ち上げる経験を積むことができます。 ・SaaS事業におけるプロダクトの成長戦略を具現化するために企画を練って提案するなど、やりがいの大きいポジションです。 ・SAAS型自社WEBは安定的な利益を誇るサービスのため、安定的な基盤がありながら新しい施策などに挑戦していただくことが出来ます。
【キャリアパス】
求職者様の志向性により、柔軟にキャリア設計をしやすいポジションです。 CTOとして全社の技術的な方針策定や意思決定に携わっていただける可能性や、 当社には6つのプロダクトがあるため、SAAS型自社WEB以外のプロダクトの技術的側面に携わっていただく可能性もございます。
全国の官公庁・自治体・外郭団体の入札情報を一括検索・管理できる、SaaS型自社Webサービス「入札情報速報サービスNJSS(エヌジェス)」において、1人目の機械学習エンジニアとして機械学習技術を用いたプロダクトの改善を牽引いただきます。
SAAS型自社WEBのコア部分となる「入札情報」の網羅性を高めるべく、機会学習エンジニアとしてAI機能を盛り込んだ情報収集機能の開発をお任せします。
約7,700の機関から公示される年間100万件に及ぶ入札情報は 現在スクレーパー開発とクラウドワーカーの人力により収集をしていますが、 今後はクローラー開発とAI機能を盛り込んだ開発により、入札情報収集における網羅性の向上を目指しています。 この開発において機械学習の知見を活かし、柔軟性と拡張性をもった運用の実現を牽引いただくことを期待しています。
<ミッション> データ分析や機械学習を通じて、情報収集のあり方を一新させることをミッションとして業務に取り組んで頂きます。 ・自然言語処理を活用した数千万単位のWebページ群の解析 ・機械学習を用いた情報収集業務/情報登録業務の効率化
現在SAAS型自社WEBでは4,000を超える有料契約件数を誇りますが、 今後はより入札マーケットを活性化させていくことを目的に、さらなるサービスの価値向上を目指しています。
入札情報はユーザーへの提供価値のコア部分となり、機械学習により開発を加速させていくことはSAAS型自社WEBの成長戦略においてインパクトが大きく、ご自身の知見によってプロダクトの改善をダイレクトに実感いただけるポジションです。 技術的な知見を活かし、「新たなSAAS型自社WEB」を共に築き上げていただける方の参画をお待ちしています。
【具体的な業務内容】
・モデル開発に必要なデータの洗い出し ・モデル開発のための探索的データ分析(EDA) ・モデル開発のための特徴量選定 ・モデル開発のための機械学習手法選定 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング ・開発したモデルのオフライン性能検証 ・オフライン性能検証結果のレポーティング ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
【データサイエンス系環境】
・分析基盤:未定 ・統合分析環境:SageMaker もしくは Vertex AI ・BIツール:未定 ・CI/CD:CircleCI ・コンテナ技術:AWS ECS/Fargate ・ワークフローエンジン:AWS Step Functions
以下、参考としての技術情報 【Web系開発環境】 ・HTML5/CSS3/JavaScript(ES6)/TypeScript ・Vuetify /Vue.js/Nuxt.js ・React ・Node.js (Puppeteer) ・PHP(Laravel/CakePHP) ・AWS(Fargate/ECS-EC2/Elastic Beanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service) ・Docker
【その他】
・監視ツール:Datadog / AWS CloudWatch ・インフラ構成管理:Terraform ・コード管理:GitHub ・ツール類:Slack / Google Workspace
【やりがい・身につくスキル】
・既に世の中からは消滅していて収集できないような、独自性や希少性の高いデータを保持しています。 ・機械学習エンジニアチームを立ち上げる経験を積むことができます。 ・SaaS事業におけるプロダクトの成長戦略を具現化するために企画を練って提案するなど、やりがいの大きいポジションです。 ・SAAS型自社WEBは安定的な利益を誇るサービスのため、安定的な基盤がありながら新しい施策などに挑戦していただくことが出来ます。
【キャリアパス】
求職者様の志向性により、柔軟にキャリア設計をしやすいポジションです。 CTOとして全社の技術的な方針策定や意思決定に携わっていただける可能性や、 当社には6つのプロダクトがあるため、SAAS型自社WEB以外のプロダクトの技術的側面に携わっていただく可能性もございます。
必要スキル
【応募資格(必須)】
●データサイエンス領域
・データ分析、データ特性にあわせたクレンジング処理の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた特徴量選択の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた手法選定、精度評価の経験
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングの経験
・自然言語処理の知見
●エンジニアリング領域
・機械学習モデルを開発し、プロダクトに組み込んで運用した経験
・システムアーキテクチャ設計経験
・サーバサイドエンジニアとしての実務経験
・AWS、GCPなどのパブリッククラウドを利用したサービスの構築/運用経験
・開発チームのマネジメント経験もしくは、プロジェクトリード等の経験
●ビジネス領域
・ビジネスやサービスの要求を理解する能力
・レポーティング経験
・モデルの開発結果と今後の予定に関して、簡単な資料を用いながら、専門領域外のメンバーが理解できる程度に噛み砕いて説明できる程度
【応募資格(歓迎)】
【データサイエンス領域】
・文章群の中からの情報抽出処理実装もしくは検証した経験 (例:固有表現抽出)
【エンジニアリング領域】
・MLOpsの知見
・SaaSモデルのプロダクトにおける開発経験
【ビジネス領域】
・提案力
・ビジネス目的や要求を基にして、データサイエンスの活用箇所と狙う効果について提案ができる
【求める人物像】
・プロダクトの改善に繋がる開発を牽引できる方
・「CIを回しながら、より早くデプロイし、より良いサービスにしたい」という志向性
・「メンテナブルで、読みやすいコードを書く」という気持ち
・組織の状況を把握し、最適解を導き出そうとする思考を持てる方
・実現難易度の高い要件や多忙なスケジュールになった時も、未来志向でポジティブに完遂方法を一緒に検討できる方
・弊社行動指針に共感頂ける方
●データサイエンス領域
・データ分析、データ特性にあわせたクレンジング処理の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた特徴量選択の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた手法選定、精度評価の経験
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングの経験
・自然言語処理の知見
●エンジニアリング領域
・機械学習モデルを開発し、プロダクトに組み込んで運用した経験
・システムアーキテクチャ設計経験
・サーバサイドエンジニアとしての実務経験
・AWS、GCPなどのパブリッククラウドを利用したサービスの構築/運用経験
・開発チームのマネジメント経験もしくは、プロジェクトリード等の経験
●ビジネス領域
・ビジネスやサービスの要求を理解する能力
・レポーティング経験
・モデルの開発結果と今後の予定に関して、簡単な資料を用いながら、専門領域外のメンバーが理解できる程度に噛み砕いて説明できる程度
【応募資格(歓迎)】
【データサイエンス領域】
・文章群の中からの情報抽出処理実装もしくは検証した経験 (例:固有表現抽出)
【エンジニアリング領域】
・MLOpsの知見
・SaaSモデルのプロダクトにおける開発経験
【ビジネス領域】
・提案力
・ビジネス目的や要求を基にして、データサイエンスの活用箇所と狙う効果について提案ができる
【求める人物像】
・プロダクトの改善に繋がる開発を牽引できる方
・「CIを回しながら、より早くデプロイし、より良いサービスにしたい」という志向性
・「メンテナブルで、読みやすいコードを書く」という気持ち
・組織の状況を把握し、最適解を導き出そうとする思考を持てる方
・実現難易度の高い要件や多忙なスケジュールになった時も、未来志向でポジティブに完遂方法を一緒に検討できる方
・弊社行動指針に共感頂ける方
就業場所
就業形態
正社員
企業名
クラウドソーシング企業
企業概要
クラウドワーカーを活用している事業
企業PR
業務カテゴリ
組織カテゴリ
備考
応募ありがとうございました。コンサルタントからご連絡します
応募出来ませんでした。恐れ入りますがもう一度やり直してください
気になるに登録しました
気になるに登録出来ませんでした。恐れ入りますがもう一度やり直してください
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