【3.業務委託】Applied ML エンジニア

Giftmallを開発する部署の中でも「Gift Matching Team」という「ギフト探し」の領域の解決をするチームのバックエンド開発をお願いしたいと思っております。 特に多くのユーザーに使っていただいている中で蓄積してきたデータを元に、それぞれのユーザーニーズに即したギフト提案を行うためにMLを用いた機能開発をリードしていただける方を探しています。 --------------------------------- 【募集背景】 私たちは国内最大級のギフトマーケットプレイス「ギフトモール」を運営しており、現在月間500万MAU規模になっており成長しつづけています。 ギフト誰しもが利用する文化でありながら、 「自分と年齢・性別・好みなどが異なる相手が、何を受け取ると喜ぶか」 を考えなければいけない難しさがあります。 そこで私たちは 「数百万人のギフト選びの行動データ」を使いながら以下のような 「誰に贈るのか？相手の性別・年齢は? どんなイベント？」といった利用者それぞれの状況に合ったプレゼントを提案するシステム・検索するシステム」 を作ることでギフト市場の課題を解決していこうとしてます。 0->1の検証フェーズ、1->10の基盤作りフェーズが終わった弊社で、これから一緒に10->100フェーズである 「ギフト選びの際に、当たり前のように使われるサービス」を作り上げていくことに興味をお持ちいただければ、ぜひ仲間に加わってほしいと思っています。 --------------------------------- 【技術スタック】 - サーバ開発: PHP / Golang - フロント開発: TypeScript / React / jQuery - サービス間通信: Protocol Buffers / gRPC - インフラ: AWS / Google Cloud - データベース: MySQL / Amazon Aurora - データストア・キャッシュ: ElasticSearch / BigQuery / Memcached / Redis - モニタリング: Datadog / Fluentd / Rollbar / Sentry - コミュニケーション: Slack / Zoom - CI&CD: Terraform / Docker / Ansible / CircleCI / GitHub Actions - コード管理: GitHub Enterprise Cloud - ドキュメント管理: Notion / Asana --------------------------------- 【プロフェッショナルな経験を持つメンバー】 現在、Giftmallの開発を担うエンジニアは「10人強と少数精鋭な体制」で、国内とシンガポールに開発拠点を置き、グローバル市場の展開も進めています。 経歴はリクルート、ミクシィ、マネーフォワードなどで難易度の高い課題に向き合ってきており、難しい問題に直面しても安心して挑戦していけるメンバーが揃っています。 ▼メンバーインタビュー https://note.com/giftmallcorp/m/m3eab3499647e/hashtag/18898 --------------------------------- 【チームについて】 ▼Gift Matching Team / データを用いてギフト提案 社内で扱っているページ、商品、検索結果などあらゆるリソースに軸別のギフトタグ情報を付与する仕組みを用意しています。軸には「相手との関係性」、「年代」、「イベント」などギフトならではのメタ情報を入れています。 その軸別のタグ情報と「月間数百万人が、どのようなページでどのようなアクション(クリック、購入)をした」かという行動ログをかけあわせることでギフト特化の分析を行いシステムの開発を行っています。例えば「関係性: 彼女」や「年代: 30代」などのシーン情報を入力すると、その条件で売れている商品、カテゴリ、ブランドなどが出力できるような共通基盤を用意しており、この基盤をギフト提案はもちろん、商品仕入れなど社内の様々な部署で利用しています。 --------------------------------- 【その他資料】 ▼Company deck https://speakerdeck.com/luchegroup/giftmall-company-deck ▼Giftmall-engineer.notion.site https://giftmall-engineer.notion.site/ ▼Giftmall Inside Blog https://inside.luchegroup.com/ ---------------------------------

- 実務でのモデルの実装・運用経験 - プロジェクトの規模やビジネスドメインに関連する成果を出した経験。 - ビジネス要件を理解し、それをMLモデルに落とし込んだ経験。 - 実運用が行われている基盤の運用に携わり、理解を深めている方であれば、実際の立ち上げを行っていなくても構いません。 - ログ収集基盤の構築・運用経験 - ログ収集・集積及びそこからのデータ抽出から変換、保存までの一連のプロセスを設計・構築した経験 - 特にMLやデータ分析での利活用まで行なった経験 - Webアプリケーションの知識・経験 - MLモデルのAPI化経験。 - リアルタイム推論を可能にするエンドポイントの構築経験。

- リアルタイムデータ処理の実装・運用経験 - 非技術者向けも含めて、MLモデルの結果や影響を分かりやすく説明して導入を行った経験 - MLを用いた機能開発を行うチームのチームビルディングを行った経験

- 当事者意識をもって誠実に、一緒にサービスを作り上げていける方 - 自分で問題を抱え込まずに、チームメンバーと連携しながら業務を進めていける方 - MLチームがない状態からチームビルディングや基盤構築を楽しみながら一歩一歩進めていける方