• 株式会社テレビ朝日メディアプレックス

    【フルリモート可】機械学習・AIエンジニア◆テレビ視聴データの分析精度向上/テレビ朝日G/リモート可【dodaエージェントサービス 求人】

    【フルリモート可】機械学習・AIエンジニア◆テレビ視聴データの分析精度向上/テレビ朝日G/リモート可【dodaエージェントサービス 求人】

    正社員
    学歴不問
    第二新卒歓迎
    35歳以上も歓迎
    転勤なし
    フレックス勤務
    年間休日120日以上
    週休2日制
    退職金制度
    産休・育休取得実績あり
    女性管理職登用実績あり
    働くママ在籍
    女性が活躍
    • 情報更新日:2024/09/05
    • 掲載終了予定日:2024/11/27
    情報提供元: doda

    仕事内容

    具体的な業務内容

    【フルリモート可】機械学習・AIエンジニア◆テレビ視聴データの分析精度向上/テレビ朝日G/リモート可

    【Googleクラウドを主軸としたビックデータ基盤/分析関連の最新技術を学べる成長環境/コアタイム無しのフルフレックス/副業可】
    ■ポジション概要:
    ビッグデータ基盤における、テレビの視聴に関するデータの分析精度向上を目的とし、社内データサイエンティストと連携しながら機械学習を用いたアルゴリズムの実装、データの加工、ワークフローの開発・運用を行って頂きます。

    ■募集背景:
    ビッグデータ基盤はGoogleクラウド(GCP)を主軸とし、サブシステムにはAWSを部分的に採用した構成をとっており、日々進化するクラウドサービスをキャッチアップし最適な構成に随時進化し続けています。
    更なる事業拡大を推進するために、データサイエンスを活用した機械学習/AIシステム開発の中核を担っていただくエンジニアを募集します。

    ■業務内容:
    ・分析で活用するための補正値・係数作成のワークフロー実装
    ・既存ワークフローの運用・保守及び改善
    ・システム自動化の推進やパフォーマンス改善、等

    【具体的には】
    ・機械学習を取り入れたワークフローの実装
    ・cookieレス時代を見越したロジックの開発 等

    ■開発環境:
    主要開発技術:Googleクラウド環境でのワークフロー開発
    開発言語:Python, SQL
    ローカル環境 : Macbook Pro(13inc, メモリ16GB), Docker, docker-compose
    クラウドプラットフォーム : Googleクラウド(BigQuery, Dataform, Workflows, CloudFunctions, CloudRun, Vertex AI, Colab Pro)
    データウェアハウス : BigQuery
    コミュニケーションツール:Slack
    開発支援ツール・環境:GitHub, GitHub Actions(CI/CD)
    構成管理 : Terraform
    エディタ/IDE:VSCode Vim
    開発手法:アジャイル(一部ウォーターフォール)

    ■配属先情報:
    秒間25万リクエストを超える地上波・動画配信をはじめとしたテレビの視聴に関するデータの収集・整形・蓄積まで一貫して行い、データを活用した分析を可能にするマーケティングプラットフォームを提供している部門です。

    チーム/組織構成

    • 募集要項
    • 求人情報
    • 企業情報
    • 応募方法
    • 募集要項

      応募資格

      学歴不問

      <応募資格/応募条件>
      ■必須条件:
      ・統計解析、機械学習、ディープラーニング等を活用したサービスの開発に携わった経験
      ・Pythonを利用した開発経験
      ・SQLを使ったDBプログラミングの開発経験
      ・Googleクラウド・AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験
      ・Gitなどのソースコード管理ツールの使用経験

      ■歓迎条件:
      ・機械学習のアルゴリズム・モデルに関する知見
      ・プロジェクトやメンバーの管理、マネジメント経験
      ・分析基盤の構築・運用経験(社内・受託問わず)

      雇用形態

      正社員

      勤務地

      東京23区、その他東京都

      <勤務地詳細>
      本社
      住所:東京都港区西麻布1-2-9 EXタワー7F
      勤務地最寄駅:都営大江戸線・東京メトロ日比谷線/六本木駅
      受動喫煙対策:敷地内喫煙可能場所あり
      交通

      <転勤>


      <在宅勤務・リモートワーク>
      相談可

      <オンライン面接>

      勤務時間

      <労働時間区分>
      フレックスタイム制(フルフレックス)
      休憩時間:60分
      時間外労働有無:有

      <標準的な勤務時間帯>
      10:00〜18:00

      給与

      <予定年収>
      500万円〜700万円

      <賃金形態>
      月給制

      <賃金内訳>
      月額(基本給):250,000円〜300,000円
      固定残業手当/月:65,000円〜80,000円(固定残業時間30時間0分/月)
      超過した時間外労働の残業手当は追加支給

      <月給>
      315,000円〜380,000円(一律手当を含む)

      <昇給有無>


      <残業手当>


      <給与補足>
      ※経験・能力、前職での給与等を考慮の上、当社規定により決定します。
      ■昇給:年1回
      ■賞与:年2回 ※過去実績5..5ヶ月分

      賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
      月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

      休日・休暇

      完全週休2日制(休日は土日祝日)
      年間有給休暇10日〜20日(下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります)
      年間休日日数120日

      年末年始休暇、労働祭(5/1)、特別協定休日(11/1)、夏季休暇、慶弔休暇、育児休暇、介護休暇、その他特別休暇


      完全週休2日制

      待遇・福利厚生

      通勤手当、家族手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、退職金制度

      <各手当・制度補足>
      通勤手当:補足事項なし
      家族手当:補足事項なし
      社会保険:各種社会保険完備(テレビ朝日健康保険組合加入)
      退職金制度:※正社員登用後から適用

      <副業>


      <育休取得実績>


      <教育制度・資格補助補足>
      ■資格取得手当、勉強会・セミナー参加費補助など

      <その他補足>
      ■手当…テレワーク準備金など
      ■服装…カジュアル可
      ■休日休暇…労働祭(5月1日)、特別協定休日(11月1日)、他
      ■副業:可(許可制)
      <雇用形態補足>
      期間の定め:無

      <試用期間>
      3ヶ月
      試用期間中も条件に変更なし

    • 求人情報

      注意事項

      この求人は採用企業からdodaがお預かりしている求人情報です。
       (1)ご応募にはエージェントサービスへのご登録が必要です。
       (2)採用条件に合致した方については、ご入力いただいた情報にて、そのまま企業への応募手続きをいたします。
       (3)求人への応募ごとに登録情報を変更することはできかねますため、登録情報は各求人へ最適化した内容ではなく、
      汎用的な内容としていただくことをお勧めいたします。
       (4)ご応募についての合否に関わるご連絡は、この求人情報を担当するdodaの案件担当から行います。
       ※ご経験やご経歴などから、この求人情報へのご応募がいただけない場合があります。あらかじめご了承ください。

    • 企業情報

      会社情報
      株式会社テレビ朝日メディアプレックス
      設立 2000年2月
      事業内容
      ■事業内容:
      ・デジタルトランスフォーメーション事業(クラウドマイグレーション/ビッグデータソリューション/デジタルマーケティング)
      ・デジタルコンテンツ事業(Web制作/データ放送/VR/インターネットライブ配信)
      その他、上記に関連するシステムインテグレーション事業および各種関連事業等
      資本金 92百万円
      従業員数 190名
      本社所在地 〒1060031
      東京都港区西麻布1-2-9 EXタワー6F、7F
      URL https://www.mediaplex.co.jp/
    • 応募方法