最終更新日:2025/03/23
【Go/SQL】マッチングサービスにおける機械学習エンジニアの業務委託案件・フリーランス求人
案件基本情報
| 働き方 | フルリモート / 週4日〜5日 |
|---|---|
| 業務形態 | 業務委託(準委任) |
| 職種・ポジション | 機械学習エンジニア / システムエンジニア |
| 開発環境 | Go / SQL |
業務内容
【想定業務内容】
機械学習エンジニアとして、推薦や検索、自然言語処理や画像処理とその結果がシステムの中心となるプロジェクトに携わり、
プロダクトチームが正しくそれらが提供する結果を利用し継続的にプロダクト指標を改善することを想定しています。
- 機械学習エンジニアとしてプロダクトチームと共に企画段階からコミットし、プロジェクトの目的や評価指標、何をアウトカムとするかの定義からプロダクトマネージャと連携する
- ハンズオンで分析及び概念実証を行い、プロトタイプを作成し、プロジェクト内外の理解を深めることで説明責任を果たしながら成功確率を高める。
- 性能(精度、UXに影響する処理速度等)、コスト、リードタイムなどのトレードオフを意識しながら機械学習コンポーネントを含むシステムの技術選定、設計、実装
【使用技術詳細】
開発言語:Python, Go
データベース:BigQuery, MySQL(AWS Aurora), DynamoDB, Redis, ElasticSearch
データ処理:Google Cloud Vertex AI, Fivetran, Google Cloud Dataflow, Cloud PubSub, Fluentd, Fluent-Bit, dbt, dagster etc
BIツール:Tableau, redash
構成管理:Terraform
開発、その他:Github, Slack, JIRA, monday.com
G Suite 各種ツール:Google SpreadSheet / Google Slide
インフラ:GCP/AWS各種サービス, Kubernetes
求めるスキル
・一般的なWebアプリケーションの大まかな構成を理解していること
・バックエンドアプリケーションの開発経験(設計及び実装)(Sr. Backend engineer レベルであると尚可)
・例: ECにおける商品推薦、UGCテキストや画像の分類問題、Elasticsearch/Solrを用いた検索システムの結果改善をはじめとした運用
・コンポーネント自体はマネージドサービスでも可
・プロジェクトのアウトカムをプロダクトマネージャや分析者と共に議論し定義でき、機械学習タスクとして要件に落とし込める
・複雑な要件を整理、適切なステークホルダーを巻き込んで合意形成できる
・ネイティブでない方であれば、日本語が共通言語であるチームでの業務経験があること
・複数の職種が関与する機械学習プロジェクトにおけるテクニカルリード
・曖昧で制約が自明でない状況においてトレードオフを明確にした技術的意志決定(性能、コスト、UXを考慮した要素技術の選定・設計)
・各種統計検定に関する理解があり、ケースに応じて適切な利用と結果の解釈ができる
・機械学習(主に教師あり学習)の評価指標を理解している
・機械学習、検索、推薦、自然言語処理、画像処理等の幅広い分野に関する知識と経験を持ち、プロジェクトの目的に対してこれらから最適なタスクへの落とし込みができる
・A/Bテストについて網羅的な知識を持ち、プロジェクトKPI/KGIとテストターゲット、機械学習のドメインとの関連を理解した上で設計及び実施、評価が出来る。
・NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, Tensorflow, Pytorchなど機械学習に関わるライブラリ・フレームワークの本番環境における利用経験
・SQL言語の知識、技能
・Python/Ruby/Java/Scala/Goいずれかの業務での開発経験
・ストリーム/バッチのデータ処理経験
・RDB以外のデータベース利用経験
・kubeflow/TFXなどMLパイプラインの開発・運用
・Kubernetesの監視・運用
・SageMaker, Vertex AI などのMLマネージドサービス群を利用したML基盤の開発・運用
・チーム内の担当領域のロードマップの策定(四半期から1年)
・機械学習チームと事業及び企業全体のロードマップとの整合性をとる為の継続的な行動
・リアルタイムでオンライン推論が行われる機械学習パイプラインの設計・構築・運用・監視経験。
・高トラフィックサービスのストリームデータ処理経験
・大規模データのバッチ処理経験
・データに対する要求水準が高い Applicationのデータストアやデータパイプラインの設計、技術選定の経験
・ボトルネックを特定し、適切な解決策を提案、実施した経験
・または運用を事前に考慮して、高可用性、高信頼性のあるシステムを設計した経験
・SREのプラクティスを改善しながら運用する経験(SLO, エラーバジェット等)
業界・ビジネスモデル
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