《 事業内容 》 ■クラウド（AWS）に関するコンサルティング、設計、構築、運用 ■サーバーレスアーキテクチャ基盤に関するコンサルティング、設計、構築、運用 ■ビッグデータ分析基盤に関するコンサルティング、設計、構築、運用 ■モバイルアプリケーションに関する企画、デザイン、開発、運営 ■マーケティング・システム構築のためのサービス「カスタマーストーリー」の企画、開発、運用 ■音声認識（Amazon Alexa）技術に関するコンサルティング 【クラスメソッドのビジネス】 クラスメソッドは「オープンな発想と高い技術力により、すべての人々の創造活動に貢献し続ける。」という経営理念のもと、クラウド、モバイル、ビッグデータ、音声認識技術のコンサルティングやシステム開発、運用サービスを提供しています。高い評価を得る技術者集団として、お客様の事業課題に寄り添った提案力と、蓄積・形式化したノウハウをベースに継続的なビジネス支援を行っています。 【オープンな発想】 広い視野を持ち、何事にも積極的に取り組んでいくのがクラスメソッドのスタイルです。 作り手視点のプロ意識と消費者視点のセールス意識を軸に、社員の1人ひとりが現場提案とスピード決裁をモットーとした課題解決を行っています。 【高い技術力】 私たちは常に興味と関心を持ち、新技術に取り組むチャレンジを続けています。 AWSパートナーネットワーク（APN）の1万社を超えるパートナー企業のうち、国内14社のみに認定されている最上位プレミアティアサービスパートナーに8年連続認定。（https://classmethod.jp/aws/certification/） 世界トップレベルの実績と豊富な経験をもとに、高水準の技術支援サービスを提供しています。 また、「GitHub Enterprise」パートナーシップ認定といった形でも評価をされています。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ◆「やってみた」系技術メディア 『DevelopersIO』の運営◆ 社員が得たナレッジを公表していく技術ブログサイト『DevelopersIO』を運営しています。「DevelopersIO」はAWS、アプリ開発、データ分析、ChatGPT等の最新技術情報からリモートワークや働き方に関する記事まで多彩なトピックを紹介するクラスメソッドのオウンドメディアです。 新サービスや技術にアンテナを張り、いち早く試した結果をあますところなく公開します。

《社会から必要とされる存在であり続けるために》 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー クラスメソッドは、お客様から常に必要とされる付加価値を提供し、社会から必要とされる存在であり続けることを目指しています。 そのために市場へ耳を傾け、技術情報やノウハウを自ら創造、発信、改善し続け、お客様や技術コミュニティなど幅広い分野への貢献に努めています。 また、クラスメソッドは技術力でお客様の売上に貢献するために、私たちはビジネス視点とコンシューマー視点を兼ね備えた柔軟な思考を心がけています。 それらを下支えするのはフラットな組織と個人裁量です。 クラスメソッドは学びを欲するクリエイティブな人材を積極的に採用し、より多くのお客様にサービスをご提供しています。

【私たちのワークスタイル】 社会から必要とされる存在であり続けるためには、技術を愛するメンバーが技術に携わることを楽しみ、充実感を持って取り組める環境が大切だと考えています。 そんな環境を実現するため、クラスメソッドはでは『プライベートが大切であること』に重点を置き、ワークライフバランスに力を入れています。 例えば、基本的にはどこのオフィスでも自由に勤務可能であり、家庭の都合や将来的な移住などにも、柔軟に対応しております。 また、産休・育休・介護休暇の取得も可能で、育休取得率は100%です。 社員全員に大切な時間を過ごしてもらうことが、何よりも大切だと考えます。

◆ポジション名◆ 機械学習エンジニア ■職務内容 専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 　AWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、 　データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 　機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 　主にAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 　検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 　最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 　成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ■必須経験 / 能力 ・AWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスを使用した開発業務経験 ・機械学習、自然言語処理、画像、時系列データ、最適化アルゴリズムいずれかの分野における専門知識 ・Python、SQLを用いた開発あるいは分析業務経験 ※クラウド、機械学習いずれかに強みがあり、そしてもう一方もより極めたいと思っている方、ぜひご応募ください！ ■歓迎するスキル ・機械学習システムの設計/開発の実務経験 ・機械学習システムの運用やMLOps環境構築の実務経験 ・機械学習システムの検証経験（ABテストや交差検証など） ・機械学習分野の論文を読んで理解/実装する能力 ・機械学習の特定のドメイン（レコメンド、自然言語処理、画像処理）に対する深い専門知識 ・R言語を用いたデータ分析業務経験 ■働き方・得られる経験 ◆機械学習関連を中心とした様々なサービスを使用する経験 　AWSの場合はAmazon SageMakerやAmazon Personalizeなど、 　Google Cloudの場合はBigQueryやVertex AIなど 　マネージドサービスからPaaSまで様々なサービスを使用する経験が得られます。 ◆多様な機械学習の実案件に関わる機会 　扱うデータソースは案件により異なり、トランザクション(操作履歴)、テキスト、データ 　など様々で、多様なドメインやタスクに関わることができます。 ◆情報発信で自身の価値を高められる 　ブログ投稿や社外登壇を通して自身のプレゼンスを向上することができます。 ■求める人物像 ・主体的に行動でき、チャレンジ精神の旺盛な方 ・クラスメソッドブログサイトにて、積極的に技術情報を発信できる方 ・主にAWS、Google Cloudの認定取得に関して、積極的に取り組める方