ECサイトにおけるレコメンド機能の機械学習エンジニアリング。 機械学習基盤の設計と構築、レコメンデーションを用いたプロダクトの設計・開発、要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード、運用フロー、実験管理の自動化・効率化、システムの信頼性 / 品質の向上

・平日日中の週3（できれば週4以上）以上の稼働 ・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 ・目安直近5年で最低2年以上 ・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験 ・PoC経験はNG ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 ・CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング） ・MF（Matrix Factorization: 行列分解） ・DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習） ・Transformer系（BERTなど） ・Two-Tower ・Wide & Deep GNN（グラフニューラルネット）

レコメンド機能の改善のため。

・ECやソーシャルメディア領域でのレコメンド実務経験 ・リアルタイム推論環境の開発・運用経験 ・データエンジニアリング・インフラ構築の知見（AWS、GCP、Databricks、BigQueryなど） ・MLプロジェクトにおけるビジネスサイド・プロダクトサイドとの協業経験

・開発言語: Python ・インフラ: Google Cloud, Terraform ・分析・モニタリング基盤: BigQuery, Looker Studio ・その他: GitHub, Slack, Figma, Notion

96時間 ~

平日日中帯

フルリモート

2回

オンライン

なし

未設定

2025/08/19 18:00:31

ECサイトにおけるレコメンド機能は、顧客体験の向上と売上増加に不可欠です。 本案件では、機械学習エンジニアとして、最新の技術を活用し、データに基づいた最適なレコメンデーションを提供することで、事業成長に貢献できます。 大規模データを扱う経験や、ビジネスサイドとの連携を通じて、市場価値の高いスキルを習得できるでしょう。