データ戦略部機械学習エンジニア

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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ML Opsエンジニアの2職種が密に連携してこれらの開発を行っています。
2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。 ・ML Opsエンジニア:推論結果提供のためのシステム開発、ML共通基盤開発。

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。

ML Opsエンジニアに求められるスキル

・Dev Opsエンジニア(インフラエンジニア)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。

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
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。

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。

ML Opsエンジニア

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。

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