1
/
5
機械学習エンジニア
中途
4
エントリー
on 2021/10/01 161 views

新規立ち上げチームで機械学習機能開発を担う機械学習エンジニアを募集!

株式会社バンダイナムコネクサス

株式会社バンダイナムコネクサスのメンバー もっと見る

  • 大学卒業後、データ分析系のスタートアップ企業でゲーム分析部を率いる。アナリストとして分析・コンサルティング業務を行いながらも、新規顧客への営業、クオリティ管理やチームのリソースマネジメントなどチームビルド全般に従事。
    その後ゲーム分野でのより深い事業貢献を志しゲーム企業へ転職し、分析チームを立ち上げ多数のモバイルオンラインゲームの分析を担当。チームを軌道に乗せCEDEC登壇も経験。
    現職株式会社バンダイナムコネクサス入社後は、データ戦略室室長(現・データ戦略部)として立ち上げに携わり、データ分析組織の組織構築や戦略策定を主導している。

  • 分析部門でのデータ利活用のジェネラリストです。
    分析官 / PM / MLエンジニア、のどれかを常に兼任してきました。
    「MLモデルのwebサービスへのデプロイとその維持(MLOps)」「そのチームの組成/マネジメント」もお得意。

  • 元データエンジニア/サーバサイドエンジニアです.
    現在はデータ利活用のPjM(プロジェクトマネージャー)をしています.

    - データ基盤・体制整備
    - データマネジメント
    - 機械学習システムの開発

こんなことやります

■配属先チームについて■
データ戦略部内にて新たに立ち上がったチーム(機械学習チーム)になります。
機械学習モデル開発PoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上に貢献する事をミッションにしています。

チーム内には機械学習エンジニア、ML Opsエンジニア、PMの3職種があります。
それぞれの職種の違いは以下のような形になります。
 ・機械学習エンジニア:主に機械学習モデル開発PoCと推論結果の提供を担当。
 ・ML Opsエンジニア:主に推論結果提供のためのシステム開発、ML共通基盤開発を担当。
 ・PM:主に要求定義やプロジェクトマネジメントを担当。

■業務内容■
機械学習機能開発において、モデル開発PoCと推論結果の提供を担当して頂きます。

■具体的な業務の例■
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供。
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発。

■業務詳細■
・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義。
・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。

■ML Opsエンジニアとの役割分担■
・機械学習エンジニア主担当範囲:機械学習のモデル開発PoC (特徴量選定、手法選定。ハイパーパラメーターチューニング。オフライン性能検証)と推論結果の提供。
・ML Opsエンジニアの主担当範囲:機械学習機能提供のためのシステム開発 (MLパイプライン設計。再学習の仕組み構築)
※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。

■仕事の醍醐味■
・立ち上げ期なので、技術的裁量を持って機械学習チームの技術選定を行う事が出来る。
・立ち上げ期なので、機械学習機能開発による事業貢献余地が大きい。
・機械学習機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。

■求める人物像■
・エンタメビジネスに対して何らか興味がある方。
・チームワークを重視出来る方。

■求める経験とスキル■
<データサイエンス力>
・探索的データ分析の方針設計が出来る。
・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る。
・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る。
・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る。
・オフライン性能検証のための指標を設計出来る。
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る。

<エンジニアリング力>
・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験。
・Pythonを利用した開発経験。

<ビジネス力>
・要件定義力(ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準)。

<実務経験>
・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験。
・機械学習モデル開発の実務経験。

■歓迎する経験とスキル■
<データサイエンス力>
・最新論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る。
・Kaggleでの入賞経験。

<エンジニアリング力>
・GCPを利用した機械学習モデル開発の経験。
・アーキテクチャ設計力(例:MLパイプライン検討)。
・コンテナ技術(例:Docker)に関する知見。
・ワークフロー(例:Digdag / Airflow)に関する知見。

<ビジネス力>
・レポーティング能力(モデル開発結果をまとめた資料を作成して報告出来る水準)。

<実務経験>
・Dev Opsエンジニア(もしくはインフラエンジニア)としての実務経験。

これからどんなことをしてみたいか、まずはお話してみませんか?
是非お気軽に「話を聞きにいきたい」ボタンよりエントリーしてください!

会社の注目のストーリー

バンダイナムコグループの機械学習機能を実現するML基盤について
反実仮想機械学習(CFML)を用いて、バンダイナムコグループのゲームとライブ事業の横断分析に成功した話
未経験からデータアナリストへの挑戦。バンダイナムコグループのゲーム分析者に聞いてみた。
エントリー状況は公開されません
0人が応援しています
会社情報
株式会社バンダイナムコネクサス
  • 2017/08 に設立
  • 35人のメンバー
  • 東京都港区芝5丁目37番8号
  • 新規立ち上げチームで機械学習機能開発を担う機械学習エンジニアを募集!
    株式会社バンダイナムコネクサス