具体的な業務内容
機械学習エンジニア（MLエンジニア）◆東証グロース上場／「note」運営／フルリモート勤務相談可
機械学習チームでは「“だれもが創作をはじめ、続けられるようにする“というnoteのミッションの実現に対して機械学習が有機的に結びつくカイゼンをあらゆる手段を用いて推し進めていく」というミッションを掲げています。
・目標を達成するために必要な機械学習および、要素技術を用いたプロダクトの要件定義
・必要なプロトタイプモデル開発および評価
・プロトタイプにもとづくプロダクション環境でのMLパイプラインの構築
・デプロイしたモデルを組み込んだプロダクトの監視およびA/Bテスト
■プロジェクト例：
・ユーザの行動履歴やコンテンツの情報から適切なコンテンツを提示する推薦エンジンの開発・改善
・記事の文章、漫画やイラストなどの画像等、コンテンツを適切な粒度で区分けする分類エンジンの開発・改善
・記事の出し分けを適切に行うための記事評価エンジンの開発・改善
・プラットフォームに対して悪意のある行動を行うユーザを検出するエンジンの開発・改善
・AIアシスタント機能の開発
・LLMを用いたコンテンツ理解と推薦エンジンの開発
※主に、機械学習モデルの開発および評価、学習のための一連のパイプライン開発および要素技術を活用したシステム開発に携わっていただきます。
■開発環境：
・Python…MLエンジンの開発は言語として主にPythonを使用しています。
・AWS…インフラはAWSを使っており、MLでは主にAmazon SageMaker、AWS Step Functions、Python CDKを中心としたエコシステムを構築しています。
・Docker…Amazon SageMakerおよびローカル環境でのアルゴリズム開発ではDockerを用いて環境を構築しています。
■職務の特徴：
ユーザー数、トラフィックの増加に伴い、noteに存在する機械学習関連の課題は変化してきています。機械学習を用いたモデル開発だけでなく、クリエイターのためのメディアプラットフォームとして、ゼロベースでの課題発見から設計・開発まで、一気通貫にシステムの構築と運用を期待しています。
課題解決の起点としては現在稼働しているシステムの改修がメインとなりますが、課題によってはシステムの再構築や、それに必要なオペレーション関連の設計、チーム編成の提案まで実施いただく可能性もあります。
チーム／組織構成
