データ戦略部機械学習系エンジニア

応募する

業務内容

機械学習アプリケーションの内製開発を行い、バンダイナムコグループが展開する事業のお客様満足度や収益の向上に役立てます。機械学習モデル開発はもちろんのこと、各事業のデジタルサービス内で利用される機械学習アプリケーションの開発・運用も担当します。また継続的学習や開発効率/精度向上のためにML共通基盤開発(ML Ops)も行います。

機械学習エンジニアとインフラエンジニアとエンジニアリングマネージャー、の3職種が密に連携してこれらの開発を行っています。
3職種の業務担当範囲は以下のようになっています。

・機械学習エンジニア:機械学習モデル開発、推論結果の提供 ・インフラエンジニア(機械学習):推論結果提供のためのシステム開発、ML共通基盤開発 ・エンジニアリングマネージャー(機械学習):ML系エンジニア部門の業務マネジメントおよび技術マネジメント、ML技術戦略の策定

求められるスキル

機械学習エンジニアに求められるスキル

・機械学習モデル開発能力 ・サーバーサイドアプリケーションの開発能力

インフラエンジニア(機械学習)に求められるスキル

・Dev Opsエンジニアとしての実務経験 ・クラウドサービス、コンテナ技術、ワークフローに関する知見

エンジニアリングマネージャー(機械学習)に求められるスキル

・開発リーダーの実務経験 ・機械学習モデル開発の実務経験

担当プロジェクトの例

機械学習アプリケーション開発の事例:
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・グループ内のニュースアプリ(特定IPに関するニュースを提供)へのレコメンド機能提供
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・その他、MLエンジニア発信でのML技術検証PoC

ML Opsの事例:
・ML共通基盤のアーキテクチャ検討
・デプロイフロー整備

採用中のポジション

機械学習エンジニア

バンダイナムコグループが展開する事業のデジタルサービス内で利用される機械学習アプリケーションの開発・運用を担当します。機械学習モデル開発だけでなく、推論結果を各サービスに提供するアプリケーション開発・運用(例:APIサーバー開発)も担当します。

インフラエンジニア(機械学習)

機械学習モデルの継続的学習や開発効率/精度向上を目的としたML共通基盤開発を担当します。また機械学習エンジニアが開発する機械学習アプリケーションの安定稼働を支援します。

エンジニアリングマネージャー(機械学習)

機械学習機能の開発案件における技術マネジメントと業務マネジメントを担当します。
技術マネジメントでは、機械学習構想を実現するための技術戦略検討・開発文化醸成・ML領域の技術品質担保を、業務マネジメントでは、チームメンバーへの開発タスクアサイン・開発進行時の技術上の意思決定・チームメンバーの成果物レビュー等のマネジメントを進めていただきます。

データ戦略部へ戻る