応用機械学習エンジニア
分類、検索、ランキング、パーソナライズに使う本番環境向けの機械学習システムを構築します。 信頼性の高いモデル、評価パイプライン、デプロイ基盤を開発します。
仕事内容
- 分類、ランキング、検索、パーソナライズ向けの機械学習モデルを構築・改善します。
- 効率的な分類器を作成し、モデルの正確性、適合率、レイテンシ、コストを改善します。
- 埋め込み表現、ハイブリッド検索、再ランキングを活用し、検索の関連性とコンテキスト検索を強化します。
- ユーザー行動から学習する、プライバシーに配慮したパーソナライズモデルを開発します。
- モデル品質を評価するための評価パイプライン、ラベル付きデータセット、指標を作成します。
- 十分なデータがある場合、既存モデルをファインチューニングして適応させます。
- 機械学習の学習、推論、デプロイのパイプラインを構築・保守します。
- 本番環境の問題を解決し、モデルの性能を監視して、実際のフィードバックに基づく改善を行います。
- エンジニアリングチームやプロダクトチームと協力し、信頼性の高い機械学習機能を提供します。
応募要件
- 機械学習の経験が必要です。
- 人工知能の経験が必要です。
- 機械学習の基礎と最新のニューラルネットワークアーキテクチャに関する確かな知識。
- 本番環境で機械学習モデルを構築・デプロイした実務経験。
- 分類、ランキング、検索、推薦システム、またはパーソナライズの経験。
- モデル評価、実験、性能指標に関する知識。
- 本番環境で使える品質のコードを書き、実データセットを扱う能力。
- モデル品質、レイテンシ、コスト、信頼性のバランスを取る能力。
- 強い当事者意識と問題解決能力。
- 埋め込み表現、ベクトル検索、ランキングモデルの経験。
- 本番環境の機械学習システムと推論パイプラインの経験。
- Python、および PyTorch または JAX の習熟。
- 60分間のコーディング評価を受ける意思。
福利厚生
- 医療保険
- 歯科保険
- 視力保険
- 貯蓄プランの選択肢
- 有給休暇
