機械学習エンジニア

大規模なデータセットを用いた学習サイクルの構築や、リアルタイムでのAI学習・推論を支える運用基盤の整備、大規模データを用いた独自アルゴリズム実装を担っていただきます。 具体的な業務内容として ==== ・大規模データの収集〜前処理〜学習〜評価〜デプロイまでの一連の学習サイクルを設計し、継続的に回せる仕組みを構築 ・データ品質管理（欠損/重複/ラベル品質）、データ/スキーマ管理、特徴量生成・再現性担保を推進 ・推論API/バッチ推論の基盤整備、スケーリング、レイテンシ最適化、モデル更新・ロールバック、監視（精度劣化/ドリフト/コスト）を実装 ・指標設計（精度、再現率、ランキング指標、ビジネスKPIへの接続）、テストデータ整備、ABテスト設計などを通じてモデル品質を継続改善 ・既存手法の適用に留まらず、課題に合わせたアルゴリズム設計（ランキング/推薦/分類/異常検知等）や高速化・近似・分散処理を含む実装を担当 ====

・大規模データを用いたモデル開発・学習〜評価の実務経験 ・推論/学習の運用基盤（MLOps）を構築・運用した経験 ・アルゴリズム実装力（性能・スケールを意識した実装）

・リアルタイム推論・ストリーミング/オンライン学習の経験 ・分散処理・データエンジニアリングの強み ・ランキング/推薦/検索/異常検知などの応用領域での実績

・運用前提で価値を出す“プロダクション志向” ・データ品質と評価に強い ・大規模データを扱う実装力・最適化力 ・課題を構造化し、仮説検証を高速に回す推進力