機械学習エンジニア｜記憶を日常に、のミッションを掲げ、全人類に価値を届ける

私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサの機械学習エンジニアにはデータ活用の最前線に立ち、これらのデータから記憶活動の本質を解明してMonoxerのプロダクトに接続することを期待します。 【業務内容】 ・新規案件の立ち上げ、関係者ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となるプロセス等に関するデータの観察および分析 ・ 統計的手法の応用による解決に適し、かつステークホルダーを満足させるタスク定義 ・実データまたはシミュレーションに基づく、統計モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・統計モデルの動作についてのステークホルダーに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証 ・開発した統計モデルを運用するソフトウェアの開発 【プロジェクト例】 基本的には自然言語処理のタスクをお願いすることになりますが、応募者の志向性に応じてよりデータ分析の比重が大きいプロジェクト（以下のリストの3つめ・4つめなど）をお願いすることもあります。 ・プレインテキストに代表される非構造化データから記憶事項を抽出するアルゴリズムの開発 ・自然言語処理技術による教材開発プロセスの自動化 ・記憶状況を推定するモデルの開発・改善 ・契約組織の離脱予測とそれに基づく離脱抑止施策の実施 【使用言語/ツール/開発環境】 ・サーバサイド: Scala(Play), C++ ・フロントエンド: Typescript, React, Redux ・Android: Kotlin, C++ ・iOS: Swift, C++ ・インフラ：GCP ・データべース：MySQL ・コード管理: GitHub ・コミュニケーション：Slack ・BIツール：Redash ・データウェアハウス: BigQuery 【応募条件】 ■必須スキル ・モデルを構築してから実運用に投入するするまでの一連の機械学習プロジェクトを実施した経験 ・統計学・機械学習に関する知識 ・自然言語処理の経験および関心 ・継続して動作するシステムの実装および運用の経験 ・異なる専門性を持つ人たちに適切に説明する能力 ・日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当の日本語力 ■歓迎スキル ・日本語を対象とした自然言語処理の経験 ・MLOpsに関する経験 ・データエンジニアリングに関する経験 「自分の保有スキルや経歴でどのようなプロジェクトにチャレンジできるのか聞いてみたい」という方は、カジュアル面談で気軽にお話してみませんか？ まずは「話を聞きに行きたい」ボタンより、ご連絡お待ちしています。