メディア
ツール
単価データ
書類・見積
お金・税金
キャリア
その他
報 酬
(税別・スキル経験により決定)
■ミッション
【想定業務内容】
機械学習エンジニアとして、推薦や検索、自然言語処理や画像処理とその結果がシステムの中心となるプロジェクトに携わり、
プロダクトチームが正しくそれらが提供する結果を利用し継続的にプロダクト指標を改善することを想定しています。
– 機械学習エンジニアとしてプロダクトチームと共に企画段階からコミットし、プロジェクトの目的や評価指標、何をアウトカムとするかの定義からプロダクトマネージャと連携する
– ハンズオンで分析及び概念実証を行い、プロトタイプを作成し、プロジェクト内外の理解を深めることで説明責任を果たしながら成功確率を高める。
– 性能(精度、UXに影響する処理速度等)、コスト、リードタイムなどのトレードオフを意識しながら機械学習コンポーネントを含むシステムの技術選定、設計、実装
【使用技術詳細】
開発言語:Python, Go
データベース:BigQuery, MySQL(AWS Aurora), DynamoDB, Redis, ElasticSearch
データ処理:Google Cloud Vertex AI, Fivetran, Google Cloud Dataflow, Cloud PubSub, Fluentd, Fluent-Bit, dbt, dagster etc
BIツール:Tableau, redash
構成管理:Terraform
開発、その他:Github, Slack, JIRA, monday.com
G Suite 各種ツール:Google SpreadSheet / Google Slide
インフラ:GCP/AWS各種サービス, Kubernetes
| 職種 | データ |
|---|---|
| 報酬 |
月額 〜100万円 ※スキル・経験に応じて決定 |
| 契約形態 | 業務委託 |
| 勤務地 | 在宅勤務(全国対応可) |
※ 外部サイトに移動します