Jupyter Notebookの社内SE 転職・求人【社内SE転職ナビ】

自然言語処理等を目的とした機械学習モデリング、アナリストとしての分析、開発などを担当 ■業務詳細 LINEヤフーではさまざまな機能をデータによって最適化しています。 このためには高度な機械学習の活用が必要なほか、目的に応じた大規模システムを構築していく必要があります。 本職種では、レコメンデーション、検索、自然言語処理等を目的とした機械学習モデリング、 アナリストとしての分析、システム開発、機能開発、MLOpsの業務を担っていただきます。 ■ミッション・展望 検索クエリ、ユーザー、タイミングなどを考慮し最適なコンテンツを掲出する 機械学習モデルを中心とした、掲出するコンテンツの判定ロジックと独自配信システムの進化 掲出内容を最適化するための、検索・レコメンドロジックと独自配信システムの進化 上記を実現するためのデータ処理基盤の進化、データ処理・分析技術の向上 ■主な業務内容 下記のいずれかを担当いただきます。 ・ウェブ検索における訪問ユーザーやタイミング、クエリに応じた、 　最適なコンテンツの掲出/自然言語処理技術の活用・検索サービスへの適用 ・機械学習を用いた、コマース検索における検索ランキングの改善 ・データ利活用推進室における、各種横断データを用いた機械学習モデルの精度向上 ・共通レコメンデーション基盤における機能開発、大規模データを活用できる機械学習基盤の開発 ■開発環境 ・サーバーサイド：Spring Boot、Java、Python ・データ処理：Hive、Spark、Jupyter Notebook ・データベース：Cassandra ・インフラ：プライベートクラウド ・CI / CD：screwdriver ・管理：Airflow、Argo Workflows、MLflow ・機械学習ライブラリ：TensorFlow、LightGBM、Spark MLlib ・その他：GitHub、Docker、Confluence、JIRA、Slack

■転職会議のエンジニア組織の成果を最大化する各種マネジメント ・エンジニアの成長を支援したり目標設定や評価を通じてエンジニアの成果を事業成果に結びつけるためのピープルマネジメント ・スクラムやアジャイルの開発手法を取り入れている開発チームのプロジェクトの状況を把握し、 　必要に応じて適切なアサインやタスク変更を行うプロジェクトマネジメント ■人員・人材の変動に対応できる組織の設計・構築・運用 ■エンジニアが自律的にプロダクト・技術戦略を実現するための組織戦略の立案支援・遂行 ■他職種との連携や会社全体のエンジニア組織についての課題の抽出と対策立案、実行 【開発環境・利用技術】 プログラミング言語: Ruby, TypeScript, Go Webアプリケーションフレームワーク: Ruby on Rails, React, Next.js データストア:MySQL, Redis, ElasticSearch インフラストラクチャー: AWS コンテナオーケストレーション: Docker, Kubernetes 監視、分析: Sentry, Datadog, Redash, Jupyter Notebook その他利用技術: OpenAPI, Terraform, CircleCI, Argo Workflow, Argo CD 開発環境等: GitHub, Slack 【本ポジションに関して】 転職会議事業部のエンジニアリング組織の成果を最大化するために、エンジニアや組織、 ステークホルダーに対してあらゆる手段で働きかけて継続的に改善をもたらすことを期待するポジションです。 現在、転職会議では職種横断の２つのスクラムチームに分かれて開発を行なっています。 企画や営業サイドと一緒に事業部の戦略に沿った機能開発を行うことはもちろんのこと、 技術負債の解消や新しい技術への投資、新機能の立案などもエンジニア主体で行うことができている反面、 まだまだサービスの規模としては競合に遅れを取っておりさらにプロダクトを磨き上げていく必要があります。 今後、転職会議では事業成長を加速させるために今まで以上に多様な開発プロジェクトを進めていく予定です。 それらの開発を今まで以上のスピード感で遂行していくためにはエンジニア組織をさらに拡大しつつ、 変化に柔軟に対応できる組織とシステムを作っていくことが必要だと考えていますが、 今後エンジニアの採用を進めてチーム規模が大きくしようとすると現在在籍している エンジニアリングマネージャーのみではマネジメント可能な人数に限界が来ることが予想されます。 本ポジションで採用する人材には、すでに在籍しているエンジニアリングマネージャーと共同で 開発現場での問題対応から日常的な組織運営、中長期を見据えた育成・組織施策まで、 ご自身のエンジニアとしてのスキルや経験を活かしたありとあらゆる問題解決、組織改善を担っていただきます （具体的な仕事内容については次のセクションをご確認ください）。 エンジニアリング組織の運営・改善を通じて、転職会議の事業としての成長はもちろんのこと、 技術的負債の解消や新技術の導入などの技術戦略の推進とメンバーの成長が両立する強い組織を作っていただきたいです。 最初はピープルマネジメントや組織活性化、プロジェクトマネジメント、スクラムマスターなど、 ご自身の強みと経験を活かしながら活躍していただき、将来的には会社全体のエンジニア組織についても 自ら課題を探索し、オーナーシップをもって行動していただくことを期待しています。

新プロダクトのデータサイエンティストとして、カケハシの次のコアとなるような 事業の立ち上げに必要な各種データからわかるインサイトの抽出のために必要な分析や基盤づくりを担って戴きます。 0→1のフェーズの構想段階から事業に携わることが可能です。 まずはデータサイエンスによる分析から入り、そこからサービス化に向かう想定でおります。 少数精鋭のため幅広い業務を担当して頂きます。 事業開発メンバーとデータサイエンティストが密に議論しながら、新サービスの設計を進めている状況なので、 事業に近い部分でデータサイエンスのスキルを活かすことが可能なポジションとなります。 ＜サプライチェーン領域で目指すもの＞ 薬局における在庫管理・発注業務や流通といった業務はコンビニなど他業界と比較すると、 勘と経験に多くの部分を依存しており、テクノロジーによる最適化の介在余地を多く残しています。 カケハシでは、まずAIを活用した自動発注サービスを通じて、業界の変革を目指します。 【具体的な業務】 新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。 ・ビジネス課題の理解・構造整理 ・技術コンセプト策定 ・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定 ・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備 ・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等） ・コアとなるAI技術開発（技術課題特定～開発～精度改善） 【開発環境】 ■利用技術 ・Python ・Jupyter notebook ・Redash ・Databricks ・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等） ■下記のような統計、データサイエンス、機械学習の基本的な理解があると望ましいです。 統計的検定 ベイズ推定 時系列予測 ARIMA 状態空間モデル Prophet LightGBMのような教師あり学習モデル K-Means, OPTICSのようなクラスタリングモデル

当社が今後、将来的にサービス展開を考えている小売店向けの新規事業開発をお任せします。 POSシステムの販売を元に蓄積してきたビックデータを活用し、世の中にないものを創っていただくことがメインのミッションになります。 入社後はご経験に合わせて統計解析などのデータ分析やIoT機器、システム開発に取り組んでいただいても構いません。 【サービス例】 カメラ認証による来客分析サービス（POS情報と連携した人物、属性カウント滞在時間、売り上げとのデータ分析など） 【技術スタック】 ・開発言語　Python ・ツール　Jupyter Notebook, Docker, Sequel Pro ・インフラ　AWS（EC2,ECS, StepFunction, ElastiCache, S3, Aurora, Lambda, SQS等） GCP ・バージョン管理、コラボレーションツール　GitLab（マージリクエストベースでレビューを実施）, Slack