機械学習 / データ系 の求人一覧 - ファインディ株式会社

Findyの経営理念は「つくる人がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる。」です。 テクノロジー後進国の日本が豊かさを維持・拡大するためには、エンジニアの可能性を広げることが重要なポイントだと考えています。 そこで私たちは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・外国人エンジニアと企業のマッチングする「Findy Global」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 2022年にはシリーズCラウンドを終え、15億円の資金調達を完了。グローバル展開、IPOを目指す事業拡大フェーズに突入しています。 ■募集背景 「Findy」は現在、約10万人のエンジニアユーザーと800社以上のクライアント企業に活用され、持続的な成長を遂げています。 プロダクトの拡大に伴い、4つの既存事業と1つの新規事業それぞれにおいて蓄積されたデータを分析し、ビジネスに活用することがますます重要性を増しています。 今後、より深い分析を行い、データに基づく意思決定を実現するためには、プロダクト別にデータアナリストを増員する必要があります。 これまでは、機械学習エンジニアが同様の業務を担当していましたが、組織拡大と役割分担の観点で、今年から新たにデータ組織を立ち上げることになりました。 本ポジションでは、将来を見据え、蓄積されたデータを活用し、各部門の意思決定をサポートするデータアナリストのマネージャー候補を募集しています。 ■具体的な業務内容 ・担当事業部のデータ分析ニーズに応じた分析計画の策定と実行 ・データドリブンな意思決定を支援するためのインサイトの提示 ・データ分析プロセスの効率化と自動化の推進 ・分析結果の視覚化 ※どの事業のアナリスト業務を行うかに関しては、ご希望も踏まえ、選考を通じて決定します ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務

■ファインディについて ファインディでは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」をビジョンに、エンジニアと組織のマッチングやエンジニア組織支援SaaS事業を行なっています。 「Findy」「Findy Freelance」の登録ユーザー数は合計で10万人を超え、クライアント企業も750社以上と急成長中です。昨年ローンチしたエンジニア組織支援SaaS「Findy Team+」も順調に導入社数を伸ばし続けており、国内外居住の外国人ITエンジニアに特化した採用支援サービス「Findy Global」のサービス提供も新たに開始しました。 2022年にはシリーズCラウンドで15億円の資金調達を実施。今後採用や開発を一層加速させていきます。 ■募集背景 「Findy」のユーザー数は現在10万人を超え、前年比 200%の勢いで急成長中。それに伴い、データ量も急増しています。 データソリューションチームでは、日々蓄積されるデータを分析し、機械学習を始めとしたアルゴリズムを用いてサービス改善を進めています。LLMの活用やスキル偏差値機能の改善、想定年収予測機能の改善、レコメンデーションアルゴリズムの開発、MLOps等に取り組んでいますが、ゼロベースでのデータ基盤構築や現存のデータ基盤の改善、本番稼働時のデータパイプライン設計が課題となっています。 現在は、データエンジニア2名がリアルタイム性のある基盤を一から構築していますが、今後は4つの事業と1つの新規事業においてそれぞれデータ基盤を構築し、最終的にはプロダクト全体で分析ができる状態を目指したいと考えています。 以上のような背景から、本求人ではデータエンジニアのマネージャー候補もしくはプレイングマネージャーを募集しています。 ■具体的な業務内容 ・GCP、AWSなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用 ・機械学習モデル開発運用におけるデータパイプラインの設計・構築・運用 ・データエンジニアのマネジメント業務 ※データエンジニアのメンバーポジションも募集中です ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務

■ファインディについて ファインディでは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」をビジョンに、エンジニアと組織のマッチングやエンジニア組織支援SaaS事業を行なっています 『Findy』Findy Freelance』の登録ユーザー数は合計で10万人を超え、クライアント企業も750社以上と急成長中です。昨年ローンチしたエンジニア組織支援SaaS『Findy Team+』も順調に導入社数を伸ばし続けており、国内外居住の外国人ITエンジニアに特化した採用支援サービス『Findy Global』のサービス提供も新たに開始しました。 さらに、2022年4月にはシリーズCラウンドで15億円の資金調達を実施。今後採用や開発を一層加速させていきます。 ■採用背景 「Findy」のユーザー数は現在10万人を超え、前年比 200%の勢いで急成長中。それに伴い、データ量も急増しています。 データソリューションチームでは、日々蓄積されるデータを分析し、機械学習を始めとしたアルゴリズムを用いてサービス改善を進めています。LLMの活用やスキル偏差値機能の改善、想定年収予測機能の改善、レコメンデーションアルゴリズムの開発、MLOps等に取り組んでいますが、ゼロベースでのデータ基盤構築や現存のデータ基盤の改善、本番稼働時のデータパイプライン設計が課題となっています。 現在は、データエンジニア2名がリアルタイム性のある基盤を一から構築していますが、今後は4つの事業と1つの新規事業においてそれぞれデータ基盤を構築し、最終的にはプロダクト全体で分析ができる状態を目指したいと考えています。 以上のような背景から、本求人ではデータエンジニアを募集しています。 ■具体的な業務内容 ・Google Cloud, AWSなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用 ・機械学習モデル開発運用におけるデータパイプラインの設計・構築・運用 ■仕事の魅力 ・スキル偏差値や想定年収などFindyならではのユニークなデータを扱える ・エンジニアが安心して挑戦し、活き活きと働けるようなサービスづくりに貢献できる ■技術情報 開発言語：Python, SQL インフラ・ミドルウェア：AWS, GCP, MySQL, Redis, Docker データ基盤：BigQuery, dbt CI/CD： GitHub Actions ツール：Jupyter Lab, Looker Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務

■ファインディについて ファインディでは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」をビジョンに、エンジニアやエンジニア組織向けに事業を展開しています。 2022年にはシリーズCラウンドで15億円の資金調達を実施。今後、採用や開発を一層加速させていきます。 ■採用背景 「Findy」のユーザー数は現在10万人を超え、前年比 200%の勢いで急成長中。それに伴いデータ量も急増しています。 データソリューションチームは日々蓄積されるデータを分析し、機械学習を始めとしたアルゴリズムを用いたサービス改善をミッションとしています。 現在はスキル偏差値機能の改善、想定年収予測機能の改善、レコメンデーションアルゴリズムの開発等に取り組んでいますが、その中でデータ基盤の改善や本番稼働時のデータパイプラインの設計が課題になっています。 現状、データエンジニア2名が整備を進めていますが、さらにアルゴリズムの開発を加速させるため、今回データエンジニアを募集しています。 ■具体的な業務内容 ・Google Cloud, AWSなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用 ・機械学習モデル開発運用におけるデータパイプラインの設計・構築・運用 ■体制 プロダクト開発部全体：フルタイムエンジニア約30名＋業務委託/副業約10名 CTO室 データソリューションチーム：フルタイムエンジニア5名（うちデータエンジニア2名）+CTO ◎既存メンバーの入社エントリもご参考ください！ https://gktechblog.com/blg127/ https://note.com/hiracky16/n/n76f033c3ff2f?magazine_key=mf68416cbbac0 ■技術情報 開発言語：Python, SQL インフラ・ミドルウェア：AWS, GCP, MySQL, Redis, Docker データ基盤：BigQuery, dbt CI/CD： GitHub Actions ツール：Jupyter Lab, Looker Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務

Findyの経営理念は「つくる人がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる。」です。 テクノロジー後進国の日本が豊かさを維持・拡大するためには、エンジニアの可能性を広げることが重要なポイントだと考えています。 そこで私たちは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・外国人エンジニアと企業のマッチングする「Findy Global」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 2022年にはシリーズCラウンドを終え、15億円の資金調達を完了。グローバル展開、IPOを目指す事業拡大フェーズに突入しています。 ■募集背景 「Findy」は現在約10万人のエンジニアユーザーと800社以上の企業に利用され、急速な成長を遂げています。 事業の拡大に伴い、蓄積されたデータの分析とビジネスへの活用がますます重要性を増しています。 これまでは、機械学習エンジニアがデータ分析やデータサイエンティストの業務など、状況に応じて幅広く担当してきました。しかし、昨年新たなデータ組織が立ち上がり、データサイエンスと機械学習を連携させつつ、データ基盤の整備からデータ分析までの業務分担が進んでいます。 本ポジションでは、将来を見据え、蓄積されたデータを活用し、各部門の意思決定を支援するデータサイエンティストを募集しています。 データ基盤の整備が徐々に進んできている中で、Findyが達成すべき将来像を示したり、意思決定に有益な知見を見出すことを期待しています。 ■具体的な業務内容 ・各事業部へのヒアリングを通じた課題の発見、改善案の検討、実装、本番導入 ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務

ファインディでは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」をビジョンに、エンジニアとエンジニア組織向けの事業を展開しています。2022年にはシリーズCラウンドで15億円の資金調達を実施。今後、採用や開発を一層加速させていきます。 ■採用背景 「Findy」のユーザー数は前年比 200%の勢いで急成長しており、それに伴いデータ量も急増しています。 アルゴリズムの企画開発をするデータソリューションチームでは、日々蓄積されるデータを分析し、機械学習を始めとしたアルゴリズムを用いてサービス改善を推進しています。 現在チームで行っているアルゴリズム開発の例は以下のようなものです。 ・マッチングのアルゴリズムの改善 ・おすすめ求人のアルゴリズムの改善とMLOpsでの日々のアルゴリズムアップデート ・GPTを活用した職歴の生成 ・課題発見とPoCの作成 上記のような開発に取り組んでいますが、求人には記載しきれない業務が多々あり、まだまだ見つけられていないアイディアも含めたくさんのアルゴリズムの新規開発と改善が必要となっています。 本求人では、ビジネスサイドやプロダクト開発チームと協力しながら、機械学習モデルが必要となる課題の発見から解決するためのモデルの提案と実装、MLOpsを含めた継続的な改善や運用までを一貫してリードすることができる機械学習エンジニアを募集します。 マネージャー候補ではありますが、まずは現場から入ってメンバーと一緒に伴走いただき、将来的にエンジニアリングマネージャーの役割を担っていただくことを期待しています。 ■業務内容 ・既存データの分析 ・各事業部へのヒアリングを通じた課題の発見、改善案の検討、実装、本番導入 ・本番稼働するアルゴリズムの継続改善とそのための仕組み作り ・自然言語処理技術やテーブルデータを用いたモデリング ・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー ◎直近の取り組みはこちらもご参考ください。 エンジニアnoteまとめ：https://note.com/findy_magazines/m/mf77903736395 Findy Tech Blog：https://tech.findy.co.jp/ ■体制 プロダクト開発部全体：フルタイムエンジニア約30名＋業務委託/副業約10名 データソリューションチーム：フルタイム5名+CTO ■開発環境 開発言語：Python フレームワーク：TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Flask インフラ・ミドルウェア：AWS, GCP, MySQL, Redis, Docker CI/CD： GitHub Actions ツール：Jupyter Lab, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack ■仕事の魅力 1. エンジニアのマッチングデータを用いたモデル開発ができる 自分がターゲットユーザーであるサービスの開発ができるのがFindyの魅力の一つです。 2017年のサービス開始から5年以上のデータがあり、さらには日々成長しているプロダクトのため様々な属性を加味したモデルの開発にチャレンジができます。 2. エンジニア組織における開発生産性を向上するようなアルゴリズムの開発ができる 直近では開発生産性スコアというFindyオリジナルのアルゴリズムをサービス上に組み込んでいます。 エンジニア組織において、どれくらい生産性が高いのかどうかを多くの組織を交えてアルゴリズムにすることでより多くの組織にとっての目安になっています。 3. ビジネス課題の発見から改善案提案、機械学習モデル構築や検証、実装まで一貫して携われる ビジネスサイドとの連携を強化しており、機械学習の開発が言われたものだけを作るような社内受託にならない工夫をしています。 自分から数値分析をしながらアイディアの提案を行ったり、本当にユーザーに利用されるようなアルゴリズムを作るためにPdMと連携を取って小さくアルゴリズムの検証を行ってから本格的な開発を進めています。 ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務