機械学習エンジニア

【業務内容】 コネヒトが運営する「ママリ」および関連サービスのデータを活用し、ユーザー体験の向上や社内業務の変革を技術面からリードしていただきます。 得意領域や志向性に合わせて、以下の業務からメインミッションを決定し、徐々に守備範囲を広げていただくことを想定しています。 ・機械学習モデルの社会実装 ┗Pythonによるモデリングから、サービスに組み込むためのAPI開発までを一気通貫で担当します。（推薦、分類、抽出など） ・機械学習基盤（MLOps）の構築・運用 ┗AWS (ECS, Glue, SageMaker, StepFunctionsなど) を用いた基盤構築。変化を恐れず新しいアーキテクチャへの移行も推進します。 ・生成AI/LLMを活用した機能開発・業務改革 ┗RAG等を用いた社内AI Agentの改善や、LLMを活用した新しいユーザー機能の企画・開発。 ・検索システムの改善 ┗ママリの膨大なQ&A資産をユーザーに適切に届けるための検索ロジック改善（OpenSearch等）。 ・データエンジニアリング・分析 ┗BigQuery/Dataformを用いたデータ基盤の整備、およびデータドリブンなプロダクト改善提案。 【開発環境】 ・言語：Python ・インフラ・機械学習基盤：AWS (ECS, Glue, SageMaker, StepFunctions, など)、Google Cloud（BigQuery, Dataform, など） ・ツール：Docker ・分析：BigQuery, Redash, Jupyter ・その他：GitHub

・ライフイベント・ライフスタイルの課題解決をするサービスへの興味関心 ・SQL・Python等を用いたデータ分析・モデリングの経験 ・Python等を利用した機械学習プロダクトの設計・開発・運用経験 ・パブリッククラウド環境(AWS, Google Cloud)の使用経験 ・Dockerなどのコンテナ技術での開発経験 ・他者を巻き込み、あるべき姿に向かって物事を推進した経験

・自然言語処理の理論的知識・実装力 ・推薦システムの理論的知識・実装力 ・Kaggle等の分析コンペティションでの入賞経験 ・AI Agentの開発・運用経験 ・BigQueryやDataformでデータ基盤を構築・運用した経験 ・検索システム（ElasticsearchやOpenSearch）の開発・運用経験

・Business x Techの視点 ┗モデルの精度向上を自己目的化せず、「ユーザーにどんな価値を届けるか」を起点に技術選定・開発ができる方。 ・複雑な事象への構造化能力 ┗「ユーザーの悩み」という定性的な情報を、データや特徴量として構造化し、課題解決に落とし込める方。 ・知的好奇心と泥臭さ ┗データの整備からモデルのチューニングまで、泥臭い過程も楽しみながら、理想の状態へ向かえる方。 ・社内外への技術的な発信活動に興味や経験がある ・技術的な改善や新たな技術の導入を自ら行いたい方