PFA: MLエンジニア

❏募集背景/業務内容 国内最大級のメタバースプラットフォーム「cluster」を開発・運営するクラスター株式会社では、メタバース研究所を立ち上げました。 今回募集するMLエンジニアは、ソフトウェアエンジニアとして「cluster」の開発・運営も行いつつ、メタバース研究所の研究員と協業し、MLプロジェクトのエンジニアリングを担当していただきます。 ▼会社説明資料 https://speakerdeck.com/clusterinc/we-are-hiring ▼メタバース研究所の第1号研究員インタビュー https://note.com/cluster_official/n/nd70146370c6e ▼テックブログ https://tech-blog.cluster.mu/ ▼AWS Graviton で EC2 コストを40%削減。国内最大級メタバース運営 クラスター社の AWS活用 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/tech-interview-cluster-2023/ ❏開発環境 ・機械学習ライブラリを使用して、既存手法を利用したり独自の手法を実装したりできる (Jax, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas) ・データウェアハウスを使用して、大規模なデータを検索し、加工できる (BigQuery, SQLite) ・バージョン管理ツールを使用して、標準化されたブランチ戦略で共同開発できる (Git, GitHub) ・コンテナやパッケージマネージャー等を使用して、再現性のある仮想環境を構築し、他人に配布できる (Docker, Singularity, Pipenv, Pyenv, Conda) ・実験管理ツールを使用して、標準化された方法で実験結果をシェアできる (Tensorboard, MLflow, Wandb)

・教科書的な手法とその数理的背景をひととおり身につけている ・理系学部教養レベルの線形代数・微分積分・確率統計を理解し、使いこなせる ・英語論文を読んで日本語文献と大差ない速度で理解し、実装できる ・有意水準や効果量、各種バイアスなどを考慮して、適切な実験計画を立てることができ、結果を適切に図表化して報告できる ・機械学習モデルの背後にある数理を理解し、数式レベルでモデルの挙動について仮説を立て、検証し、性能を改善できる

・適切なクラス設計を行い、コーディング標準に準拠して、静的型とテストとドキュメントの付いた、メンテナンス性の高いコードを書ける (flake8, black, isort, mypy, pytest) ・CLIツールを構築して、自動化されたワークフローに組み込むことがきる (argparse, Click) ・クラウドの各種サービスをコスト最適性や運用性を考慮して使い分け、機械学習のWeb APIを公開できる (GCP/AWSのAI系サービスやFaaS, FastAPI, GraphQL) ・High Performance Computing (HPC)の知識をもち、低遅延・広帯域なインターコネクトを活かした分散処理を実装できる (Slurm, RDMA, MPI, PyTorch Lightning ・Game AI（スクリプト型・自立型）をある程度理解している

・Cluster Cultureへ共感、理解していただける方（https://www.wantedly.com/companies/cluster/post_articles/251836 ） ・機械学習を使うことで初めて可能になるような、他の職種では気づくことのできない新しいテーマを考案できる方 ・ソーシャルVR, VR, メタバースに類するものが好きな方 ・特定の技術領域にとどまらず、サービスの成長とともに新しい試みを行うことを楽しめる方 ・Team GeekのHRT（謙虚- 尊敬- 信頼）の考えに共感し、実践できる方 ・主体的に情報共有を行い、暗黙知を作らないよう努力できる方 ・チーム内でのコードレビューに参加し、他の開発者がよりよいコードを書けるように協力できる方 ・担当するタスクを完遂するために求められるスキルを継続的に学び高められる方 ・主体的に情報共有を行い、暗黙知を作らない努力をできる方 ・開発速度・コード品質・パフォーマンスなど、どれかだけ注力するのではなく市場の状況やチームの状況など様々な状況から最適なバランス感覚を考えて行動できる方