具体的な業務内容
機械学習エンジニア◆国内トップレベルのシェアを有する自社サービスのデータ活用◆多様なキャリア形成可
国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータ。リクルートの機械学習エンジニアはこれらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。
■業務詳細
・短期・中期機械学習活用施策の立案・推進
・機械学習を用いたアプリケーションの開発
・モデル設計・実装
・担当システムのエンハンス・運用
<例えば、下記のようなお仕事をご担当頂きます>
・案件の計画・推進・レビュー、プロセス改善
・案件策定・担当システム開発のKPI/QCD達成
・担当システムにおけるSLAのシステム目標の達成
・担当システム 価値向上のためのリファクタリング計画の策定
・レコメンドシステムの開発、運用
・検索最適化などデータサイエンスを用いたUX向上
・機械学習、自然言語処理、画像解析などを基軸としたアルゴリズムのサービスへの接続
■ポジションの魅力
◇技術選定における裁量が大きい
サービス推進の観点で合理性が認められれば積極的に新たな技術や手法が採用される環境です。開発手法は、サービス規模や成長ステージによって様々ですが、より良い手法とわかれば、開発途中で手法を切り替えるフットワークの軽さがあります。
※開発組織・環境や技術面において、リクルートは今、まさに変革の時を迎えています。そのため、新しい開発手法の検討から実施までを、エンジニア一人ひとりが主体者として積極的に取り組むことができ、また会社からもそれを求められます。
◇キャリアの幅広さ
マネジメントだけ、特定の技術領域の開発だけ、といったキャリア形成ではなく、多様なデータのキャリアを形成することが可能です。
特にリクルートは、データ基盤が整っています。「データを整えるフェーズ」は超えたプロダクトが多数あり、多岐に亘るプロダクト数と接点量(≒ユーザ数の多さ)を基に実効性の高いデータ利活用に携わることが可能です。
■開発環境
・プログラミング言語… Python、SQL、Hive/Spark、等
・インフラ…Google Cloud(BigQuery、等)、AWS(EC2、EMR、Redis、S4、等)
・チーム開発ツール…JIRA、Confluence、GHE、Bitbucket、Gitlab/Gitlab CI、Slack、等
変更の範囲:全ての業務への配置転換の可能性あり
チーム/組織構成