シニア機械学習エンジニア—エジプト（リモート）
解約、傾向、顧客生涯価値、購買意向、レスポンスモデルなど、顧客スコアリング向けの本番機械学習を主導します。 自己管理型データプラットフォームで、MLOps、デプロイ、再学習、監視、評価、キャリブレーションを担当します。
仕事内容
- 解約、傾向、顧客生涯価値、購買意向、レスポンスなどのユースケースにおける、製品の顧客予測スコアを担当する。
- 顧客データに機械学習とテーブルデータ予測モデリングを適用する。
- 顧客予測とスコアリング向けの本番モデルを開発・保守する。
- 学習、デプロイから再学習、監視、評価、キャリブレーションまで、モデルのライフサイクル全体を管理する。
- 自己管理型データプラットフォーム環境でモデルを実行する。
- 本番運用を重視した予測モデリング施策を支援する。
応募要件
- 研究や概念実証だけでなく、本番環境で機械学習モデルを適用した実績があること。
- 顧客データを用いたテーブルデータ予測モデリングの豊富な実務経験。
- 通信、銀行、または小売業界で解約モデルや傾向モデルを開発した経験。
- 自己管理型環境で学習、デプロイ、再学習のパイプラインを構築できること。
- モデルレジストリ、バージョン管理、再学習、監視、ドリフト検知を含む実践的な MLOps 経験。
- ノートブックだけに依存せず、データプラットフォーム上で作業できること。
- インクリメンタルなターゲティングに向けたアップリフトモデリングまたは因果モデリングの経験。
- フィーチャーストア設計の知識。
- 予測結果の活用方法を定義するため、ビジネス関係者と協働できること。
