機械学習エンジニア の求人一覧 - 株式会社Red Frasco

当社ではデータ分析基盤をクラウド上に構築し、マーケティング施策やアプリケーション改善などの施策に活用しています。 本ポジションではそれらのデータを基に、AI/MLを用いたレコメンド機能などの施策立案や機能の開発・運用を担当頂きます。 システムは制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、エンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 Red Frascoでは、目的と手段さえ合致していれば裁量を持ってやりたいことが実現できます。またスタートアップ企業のスピード感も経験できます。 幅広い経験値を得たい方、主体性を持ち動ける方を募集しています。 ▼業務内容の一例 データを利活用した施策の立案、機能の開発・運用を行います。 以下は施策の一例です。 　・物件のレコメンド機能（バッチ予測・オンライン予測） 　・物件一覧の並び順の最適化 ◼︎生成AIツールについて 『AIを当たり前に使える環境です』 全社員がGoogle Geminiを業務で利用でき、エンジニアには全員にGitHub Copilotを利用できます。さらに業務内容や希望に応じてChatGPTやClaudeも会社負担で利用できます。AIツールの活用を会社として推進しており、日々の開発・業務に最新のAIを取り入れられる環境です。 ◼︎選考フローについて 書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面) ※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。 ※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。 ・計2名の推薦者をご指定ください。 ・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。 ・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。 ・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。

データを利活用した施策の立案、機能の開発・運用を行います。 以下は施策の一例です。 　・物件のレコメンド機能（バッチ予測・オンライン予測） 　・物件一覧の並び順の最適化 ◼︎カジュアル面談後の選考フローについて カジュアル面談→書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面) ※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。 ※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。 ・計2名の推薦者をご指定ください。 ・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。 ・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。 ・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。