【AWS/BigQuery】ML領域におけるリードエンジニアの業務委託案件・フリーランス求人

サービス成長を支えてきたのが、検索ではなくユーザー行動に応じて商品を提示するレコメンデーション技術です。
今後さらに成長を加速させるため、ML領域を技術的にリードいただけるMLリードエンジニアを募集します。

現在はVertex AI上で基本的な学習・推論パイプラインが稼働していますが、リアルタイム性の向上・精度改善・特徴量管理の強化といった課題があります。
さらに、新しい体験の仮説検証や基盤の強化にも取り組みたく、事業の優先度を踏まえてML領域の技術的意思決定と実行を担っていただきます。

機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。

・機械学習基盤の設計と構築（Training pipeline, Serving, Monitoring など）
・機械学習（特にレコメンデーション）を用いたプロダクトの設計・開発
・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード
・運用フロー、実験管理の自動化・効率化
・システムの信頼性 / 品質の向上

【使用技術】
・Python
・Vertex AI, Dataform, BigQuery, Spanner, Cloud Run
・Cloud Monitoring, Cloud Logging
・Terraform, Github Actions
・Looker Studio, Google Spread Sheets
・GitHub, Slack, Notion

■ 必須スキル：
・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験
・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験（目安直近5年で最低2年以上）
・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験（大規模ECやソーシャルメディア、ゲーム業界等）
・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験
　CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング）、MF（Matrix Factorization: 行列分解）、DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習）、
　Transformer系（BERTなど）、Two-Tower、Wide & Deep、、GNN（グラフニューラルネット）、DeepFM、等

■ 尚可スキル：
・リアルタイム推論環境の開発・運用経験
・データエンジニアリング・インフラ構築の知見（AWS、GCP、Databricks、BigQueryなど）
・MLプロジェクトにおけるビジネスサイド・プロダクトサイドとの協業経験