HMH

1,001 – 5,000 従業員

HMHは、幼稚園から高校までの教育向けに、カリキュラム、評価、学習教材を開発しています。読み書き、数学、科学、社会科、社会性と情動の学習を扱うプログラムに加え、教育者が指導実践を高め、生徒の学びを支援するための専門能力開発も提供しています。

企業の求人

HMH リモート機械学習エンジニア

AWS SageMaker 上で、説明可能な学生評価モデルを構築・運用します。本番環境の機械学習システムを通じて、HMH の K–12 の学習成果向上に貢献します。

2 週間前

アメリカ合衆国

$110,000 – $115,000 / 年

リモートフルタイムミドルレベルシニア必須言語：英語機械学習エンジニア

AWS Python SQL Terraform

仕事内容

データ準備からトレーニング、検証、デプロイ、監視、反復改善まで、モデルを一貫して管理します。
モデリングの前後にデータを調査・検証し、得られた知見を記録します。
AWS SageMaker で Python のトレーニングジョブとパイプラインを実行します。
MLflow で実験を追跡し、学習に使用していないコホートでモデルを評価します。
データ、コード、モデルの来歴を追跡できる状態で、モデルのバージョンを登録、昇格、デプロイします。
特徴量ストアと Snowflake を使って、リアルタイムエンドポイントとバッチスコアリングを運用します。
レイテンシー、コスト、容量を最適化します。
ダッシュボードとアラートを使って、予測品質、障害率、ドリフトを監視します。
毎月の本番環境ヘルスレビューと、非難を伴わない事後検証を主導します。
本番環境の根拠に基づいてモデルの更新を提案し、設計 RFC に貢献します。
分析、プロダクト、データの各チームがモデル出力を解釈し活用できるよう支援します。
個別のコードフォークを維持せずに、科目やカリキュラムに合わせてモデルを調整します。
稼働中のサービスを維持しながら、大規模な学生集団を再スコアリングします。
複数のモデルバージョンを並行稼働させ、安全に旧バージョンを廃止します。
モデルの動作を維持しながら、トレーニングとサービングの効率を高めます。
シニアまたはスタッフエンジニアとともに、ストリームに沿って編成されたチームで協働します。

応募要件

他者が利用するモデルまたは機械学習システムを提供した実績があること。
IC4 の場合、通常は3年以上の実務経験、または関連する実践経験を伴う博士号が必要です。
心理測定学などの定量分野の修士号または博士号が求められます。
慣用的で、型付けされ、テスト済みの Python コードを書けること。
CI/CD、GitHub Actions、Terraform で管理するインフラストラクチャの経験があること。
高い SQL スキルがあること。
事後確率や尤度の概念、キャリブレーションプロットを含む統計学の確かな基礎があること。
探索的データ分析に十分なスキルがあること。
優れた技術文書作成能力があること。
AWS の実務知識があること。SageMaker の知識があれば尚可。
MLflow などの実験追跡ツールの実務知識があること。
成果物のリリース時期を判断し、その判断を根拠に基づいて説明できること。
心理測定学または教育測定、認知診断モデルまたはベイジアンネットワーク、Stan や PyMC などの確率的プログラミング、R、Snowflake と dbt、Terraform、GitHub Actions、ナレッジグラフまたはオントロジー、K–12 の評価データの経験があれば役立ちます。