【GMOインターネットグループ株式会社】機械学習エンジニア案件|Python 東京都 年収 ~ 800万円(2024/04/25更新)

GMOインターネットグループ株式会社

機械学習エンジニア案件|Python 東京都 年収 ~ 800万円

年収 700 万円 〜 800 万円
勤務地 東京都 渋谷区桜丘町26番1号 セルリアンタワー
職種
業種
開発言語

職務内容

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署にて機械学習エンジニアとしてご活躍いただきます。 【プロジェクト業務】 以下のいずれかのプロジェクトにご参加して頂きます。 その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ■フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。 ■アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。 ■アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。 ■その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。 【研究開発業務】 ■プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。 ■さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。 ■解析手法 機械学習: アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、ニューラルネットワーク (MLP)、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル) 統計分析: t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など) ■開発技術/環境 Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Scala、Java MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle TensorFlow、Spark(PySpark)、Hive、Hadoop/HDFS、Sqoop GCP(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど)、AWS(S3、SageMakerなど) ■開発ツール Trello、Atlassian(Jira、Confluence) PyCharm、Jupyter、HUE、VS Code Tableau ■開発手法 アジャイル開発(scrumベース) ■開発環境 Mac、Windowsの用意があります。成果の最大化となる環境を教えてください。 2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。 また、全員に携帯端末を貸与(必要に応じて機種変更可)。 【業務の魅力】 ■世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなどを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(Hadoop・PySparkなど)を習得できる環境がございます ■時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます ■フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学び続ける環境でございます ■重要な3つのスキル(ビジネス理解・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます ■グループCTO直轄の部署であり、技術の選定やアーキテクチャーは現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができる環境でございます ■全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。 ■本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます ■アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

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