株式会社ZOZOのMLエンジニア（推薦研究）の求人

期待すること（責任/権限）

■チームについて
ZOZOにおける推薦・パーソナライズ領域のビジョンを示し、その技術を通してファッション体験の質と幅を広げてGMVアップリフトに貢献することを目指しているチームです。ZOZOTOWNに訪れる全てのユーザーに最適な体験を提供するため、技術的なチャレンジだけでなく最適なUXを目指して研究開発に取り組んでいます。
機械学習や推薦システムのバックグラウンドを持ち、推薦基盤やMLOpsチームとうまく協力することが求められます。

■職種について
推薦技術の研究開発に注力し、事業貢献を意識したアウトプットを追求するポジションです。
単なる指標改善に留まらず、いちユーザーとしても定性的に高品質だと認識できるようなサービスを追求し、ファッション×推薦技術で業界をリードすることを目指します。

■現状の課題と実現したいこと
ZOZOTOWNのGMV改善に貢献するため、まずは社内で優先度の高い（貢献度合いの高い）領域での推薦モデル開発を進めていきます。
将来的には応用研究にもコミットし、ZOZOで運用する推薦モデルの水準を業界標準以上のものに引き上げること、また開発研究の成果をIndustrial Paperとして各種学会で発表することを目指しています。

業務内容

■具体的な業務例
推薦モデル・システムの開発・研究を通じて、ファッション体験の質と幅を広げ、GMV 改善に貢献していただきます。
具体的には、以下の業務をお任せします。

• ZOZOTOWN / WEAR by ZOZO で運用する既存推薦・パーソナライズモデルをアップデートするためのサーベイ / 実験 / 実装 / 運用
• ZOZOTOWN / WEAR by ZOZO に導入する新規推薦・パーソナライズモデルのサーベイ / 実験 / 実装 / 運用
• 推薦モデルをサービングするためのパイプライン・API サーバーの実装 / 運用
• その他推薦システムの技術的な引き出しを増やすための研究開発
• 開発研究の成果をIndustrial Paperとして各種学会でのアウトプット

■利用技術

• 開発言語：Python
• ライブラリ：PyTorch / TensowFlow
• クラウド：Google Cloud (主に Vertex AI Pipelines)
• コンテナ技術：Docker / Kubernetes
• 構成管理：Terraform
• CI/CD・監視：GitHub Actions

■参考記事

• 【TECH BLOG】商品クリック58%増・経由受注26%増の裏側 - Two-Towerモデル×Vertex AI Vector Searchで実現したZOZOTOWN ホーム画面のパーソナライズ
• 【TECH BLOG】ZOZOTOWNホーム画面のパーソナライズ最新アップデート ─ Two-Towerモデルで目指す多様性と受注系指標の向上
• 【TECH BLOG】RecSys 2024参加レポート
• ZOZOエンジニア向け会社説明資料

必要条件

■必須条件

• 機械学習モデル開発・評価、分析の実務経験
• 機械学習モデルを使用した AB テストの実務経験
• 機械学習モデルの運用経験
• ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力

■歓迎条件

• 推薦モデルの開発および継続的な運用経験
• 機械学習モデルによるビジネスインパクトの定量化およびモニタリングの仕組み化・運用の経験
• Google Cloud を利用したインフラ/サービス構築や運用経験
• GitHub Actions を利用したCI/CD構築や運用経験
• スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計、負荷対策の経験
• Kubeflow Pipelines などのワークフローツールを使った機械学習向けバッチ開発/運用経験
• TensorFlow Servingなどの機械学習モデルサービング技術の開発/運用経験
• Webアプリケーションの開発/運用経験
• データエンジニアリングの経験
• 大規模データセットの扱いに関する知識・経験
• 企業での論文執筆や学会発表の経験