株式会社ZOZOのZOZO研究所 リサーチサイエンティストの求人

※本求人は株式会社ZOZONEXTの募集となり、株式会社ZOZOとは異なりますのでご注意ください。

期待すること（責任/権限）

■チームについて

株式会社ZOZO NEXTは、ファッション領域におけるユーザーの課題を想像しテクノロジーの力で解決することで、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指す企業です。
ZOZO NEXTの研究部門であるZOZO Researchは、機械学習や数理最適化を活用してファッション領域における未解決問題に取り組んでいます。
データを収集しドメイン知識と計算アルゴリズムを高度に融合させることで、主観的に語られがちなファッションを数値化し、顧客の問題解決と新規ビジネスの創出を目指しています。
取り組みの中で得られた知見や成果を論文としてまとめ、国際会議等での発表を通じて学術・産業界へ広く発信し、機械学習分野の発展にも貢献しています。

■職種について

リサーチサイエンティストは、特定の技術領域の高度な専門家として、研究活動を通じてファッション領域に繋がる研究課題の解決を目指す職種です。
主に機械学習・深層学習を用いた新規技術の研究開発を担当し、事業でのAI活用を加速させる重要な役割を担っています。
ZOZOTOWNやWEARというビジネスの将来的な課題解決・改善に向けて問題を定式化し、リサーチエンジニアと協力して組織的にプロダクトに導入していくことが求められます。
業務においては、機械学習モデル開発のためのモデル設計・実装・評価、ビッグデータ処理、クラウドコンピューティングなど多岐に渡るスキルが必要となります。
また、実務で得られた知見や技術を特許発案や国内外の学会・トップレベルの国際会議で発信することも期待されます。
これにより、社内外への技術的価値の還元を図るとともに、機械学習分野における最新の研究成果を取り入れ、知見のアップデートや社内技術への応用に役立てています。

■現状の課題と実現したいこと

例えば、「ZOZOTOWNで、お客様が欲しい商品により早くアクセスできるように改善する」という課題に対し、推薦システムの構築や新たな検索手段の創発、検索エンジン改善など、様々な視点から機械学習を活用し、その実現を目指しています。
加えて、よりリアルな購買体験を提供するために、仮想試着を可能にする画像生成システムの技術開発にも取り組んでおり、画像処理や生成モデルなどの最先端技術を研究・活用しています。
このような課題は、ZOZOが担うあらゆる業務に存在します。
日々発展を続ける機械学習技術にキャッチアップし、ZOZOのサービスを通して集められた膨大なデータやオープンデータを適切に活用して、事業に貢献していく人材を募集しています。

業務内容

■具体的な業務例

• 仮想試着モデルの研究
• 画像生成モデルの研究
• ファッション推薦検索モデルの研究
• 3D関連のAI技術（人物・衣服の3D復元、3D形状認識など）の研究

■利用技術

• 開発言語：Python / SQL など
• GCP：BigQuery / Vertex AI / Storage
• CI/CD：GitHub Actions
• コミュニケーションツール：GitHub / Notion / Confluence / Slack

※現在は上記のような技術を活用していますが、課題解決に最適であれば、これらに限らず柔軟に技術を選定・活用していただけます。

■参考記事

• ZOZO Research - Publication list
• 【TECH BLOG】意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介
• 【TECH BLOG】ZOZO研究所が実施する「検索/推薦技術に関する論文読み会」
• 【TECH BLOG】バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について
• 【TECH BLOG】近似最近傍探索Indexを作るワークフロー
• 【TECH BLOG】深層学習×集合マッチングによるコーディネート選択
• 【TECH BLOG】ZOZOTOWNの検索サジェスト機能改善の取り組み紹介
• 【TECH BLOG】ZOZOTOWN検索の精度改善の取り組み紹介
• 【TECH BLOG】ZOZOTOWNホーム画面におけるパーソナライズの取り組み
• 【TECH BLOG】ZOZOTOWNホーム画面におけるログ設計と改善サイクルの紹介

必要条件

■必須条件

• 機械学習・深層学習の最新の論文のキャッチアップが出来ること
• 英語による論文執筆・発表・議論ができる能力
• 国際会議や論文誌での論文採択経験
• 研究成果を第三者が再現可能な形式で整理・公開できる能力（例：コード・データセットの公開）
• 研究成果を非専門家に対しても理解しやすい形で提示する能力
• 博士号（Ph. D.）を取得していること、またはそれに相当する研究実績を有すること

■歓迎条件

• トップ国際会議（NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, ICCV, ECCV, WWW, KDD, AAAI, IJCAI, RecSys, SIGGRAPH など）での論文採択経験
• 研究成果をプロダクトや社会実装に結びつけた経験
• 生成モデル、マルチモーダル学習、推薦システム、自然言語処理、画像処理などの分野における深い専門知識
• シニアリサーチャーとしての研究チームのリードやプロジェクトマネジメント経験
• OSS（オープンソースソフトウェア）プロジェクトへの貢献経験
• 大学との共同研究や産学連携プロジェクトへの参加経験
• 特許出願や技術移転などによる研究成果の知的財産化経験
• 企業研究所や大学での実務経験