具体的な業務内容
【MLOpsエンジニア】バンダイナムコグループのデータ戦略部門/ML基盤開発を担当
【バンダイナムコグループ内への機械学習システムの基盤開発を担うMLOpsエンジニアを募集!】
■具体的なML案件の例(以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定)
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供
・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発など
※開発環境:データ基盤:GCS, BigQuery/分析環境:GCE+IDE(Jupyter, VSCode, etc)/BIツール:Looker Studio(旧:Google Data Portal), Looker
CI/CD:GitHub Actions/API:GKE/ワークフローエンジン:Prefect, Cloud workflow, Cloud Run/監視ツール:Cloud Monitoring, Datadog
■業務詳細:
バッチ推論基盤の開発/リアルタイム推論基盤の開発/Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発/チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー)
■組織(Machine Learning システムセクション)について:
機械学習モデルの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ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。
MLエンジニア、MLOpsエンジニア、ML PdM(PjM)の3職種あり、それぞれの職種の違いは以下のような形になります。
・MLエンジニア:機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク(Ex.推論APIの構築)
・MLOpsエンジニア:ML基盤開発
・ML PdM(PjM):MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント
■魅力:
・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でき、機械学習機能開発による事業貢献余地も大きくなっております。
・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ございます。
チーム/組織構成
その他プロジェクト事例
開発環境