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某企業において、AIプラットフォームの構築をリードします。
高度なニューラルネットワークモデル、大規模データ処理、生成AIを活用したレコメンドなど、「リアルタイム推論 × 生成AI × マルチテナント学習」を備えた世界水準のML基盤の構築を目指します。
求める指向性・経験
・推薦・検索システムの高度化と統合 (Unified Search & Rec):Two-Towerモデル等の導入、検索クエリと行動ログを統合したアルゴリズムの実装、およびWhole Page Optimization(商品だけでなくUI構成全体をバンディット等で最適化)の実現。
・マルチモーダル・生成AIの活用 (Generative RecSys): LLM/VLMを活用した、ユーザーコンテキストに合わせたコピー生成や推薦理由の提示(Explainability)。
・SaaS型ML基盤の刷新 (MLOps):低レイテンシなリアルタイム推論システムへの移行や、データ豊富なクライアントの知見を新規クライアントへ適用するための転移学習・基盤モデルの設計。
・ビジネス価値の最大化::因果推論やUplift Modelingを用い、単なるCVR向上ではなく「推薦による純増効果(LTV・利益率)」を最大化するロジックの実装。
<環境>
・BQML
・PyTorch
・HuggingFace
・Vertex AI
・機械学習エンジニアとしての就業経験5年以上
・Python(PyTorch/TensorFlow)によるDeep Learningモデル構築経験
社内業務(人事・労務・経理など)の効率化・自動化のためのデータ連携・システム連携の開発業務をお任せいたします。
具体的には、
・BigQueryに各種データを連携してデータ分析・集計環境を構築。
・BigQueryの分析・集計結果を各システムに配信。
・連携元/配信先のシステムは、Salesforce、AWS S3/RDS、Googleスプレッドシート、freeeプロダクトのWeb-APIなど。
・プログラムによるデータ分析・加工処理の開発経験(言語問わないがPython, JavaScriptが良い)
・SQLによるデータ分析・加工処理の開発経験
・Terraformによるインフラ構築経験
・Github
・Github Actions
・下記の開発環境での業務経験
└Google Cloud BigQuery, Cloud Runなどの主要サービス
└AWS EC2, RDS, S3などの主要サービス
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