[仕事内容] WINTICKETの機械学習エンジニア として、サービス課題に対する、 蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案/実行や、WINTICKETに関わる新規事業の機械学習システムの新規開発を、リードしていただくポジションです。 機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像（競輪など）に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。 WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、（１）データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見（２）課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成（３）アイディアを実現するアルゴリズムの開発（４）実サービスへの適用（５）効果検証（６）運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。 - 競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発 - 本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発 - ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発 [チームの文化や体制、働く環境について] チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト5名、データエンジニア2名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。