その他インターネット関連

MLエンジニア/データ活用推進部

同社では映像や電子書籍などの配信コンテンツだけで数百万を超えるコンテンツを保有する一方で、膨大なコンテンツから好みのコンテンツを探すことが困難になっています。
同社ではこの問題を解決するために、機械学習を用いて検索エンジンやレコメンドエンジンを日々改善し、パーソナライズされた商品をユーザーに提供しています。
しかしながら現状ではいくつかの主要事業で積極的な取り組みを行えているものの、まだまだ十分とは言えず、今後ますます多種多様な改善施策を行なっていきたいと考えています。
機械学習エンジニアが活躍するためのデータ基盤周りは非常に充実しているので、後は施策を実施していただける人が充実すれば 同社は今まで以上に価値あるユーザー体験を提供できると信じています。

【職務内容】
チーム全員のサポートの元、以下のような業務に従事していただきます。
・データ分析に基づくレコメンドエンジンの改善提案と実装
・データ分析に基づく検索システムの改善提案と実装
・A/B テストに基づいた効果測定と次施策の提案

【事業概要】
同社の多くのサービスには検索・レコメンド機能が実装されています。
ユーザーが欲するコンテンツを返せるかによって、事業の売上は大きく変動します。
機械学習エンジニアは自然言語処理，機械学習，情報検索といったテクノロジーを使って、この課題に取り組みます。
僅か1%の改善であったとしても、金額に換算すると非常に大きな金額となり喜びとなります。
機械学習エンジニアはこの課題に取り組むため、データを使って商品やユーザー行動を分析し、常に改善の余地がないかチーム全体でディスカッションしながら業務を行います。
またステークホルダーとともに、論点を決め、どのような KPI に対してアプローチするかをディスカッションし、事業改善に日々貢献しています。

【魅力】
データサイエンスに基づいた事業貢献を実現出来る、非常にスリリングで魅力的なポジションです。
売上改善ばかりを求める組織ではありませんが、施策の良し悪しは全てデータで判断するため、売上に対するインパクトが大きいと喜びもひとしおです。
また、裁量や職務範囲もサービス単位や複数サービスに渡るため、自身のプレゼンスを社内・社外に対してアピールできるポジションです。
現在は検索レコメンド改善のために、バッチ基盤上でユーザーや商品に対してタグ付けやレコメンドする商品の推論を行っています。
そのための開発・分析環境はモダンで、分析や PoC 環境からバッチ実装まで高速に試行錯誤できる環境が整っています。
チーム内に分析環境を運用しているメンバーもおり、基盤に関する知識がなくても足りない機能はいつでも追加できます。
また、本人の希望と適性に応じて分析環境基盤の開発・運用を兼務し、業務スキルの幅を広げることもできます。

【組織構成】
マネージャー1名，機械学習エンジニア7名，基盤エンジニア7名

• 副業制度あり
• 女性が活躍

今後は月に数回程度出社いただく予定ですが、 各部署によって異なりますので、詳しくは面接を通じてご確認ください。