『食べログ』は2005年3月にサービスを開始し、今では日本を代表するグルメサイトになりました。 食べログは非常に大規模なサービスで、事業の成長とシステムの拡充が今も継続しています。 一見完成されたサービスのように見えるかもしれませんが、お店探しから予約、決済、食体験の共有まで、外食に関わる全ての体験にイノベーションを起こすべく、サービスの改善を継続しています。

食べログでは、約19億件の行動ログ, 約2900万件の口コミ, 約6500万枚の写真という多種多様なデータを大量に保持しています。 今まではデータ基盤が無かったため、これらのデータを活用した機能開発に取り組めていませんでした。 しかし、データ基盤(トレジャーデータ)を導入した事により、これらのデータを活用出来る下地が整いました。 そこで、機械学習による機能開発を更に強力に進めるために、機械学習エンジニアを募集します。

現在は以下3つのRoleのメンバーで構成されたチームになります。 　1.機械学習エンジニア 　2.データエンジニア 　3.プロジェクトマネージャー 機械学習エンジニアは、学生時代に機械学習を専攻していたメンバーが中心になります。 データエンジニアは、インフラエンジニアとして豊富な実務経験を持ったエンジニアが担当しています。 プロジェクトマネージャーは、機械学習PJTの推進経験を持つPMが担当しています。 また、データ基盤は前述のようにクラウドのTreasure Dataを利用していますが、Machine Learningの開発環境(以下MLサーバー)はオンプレミスで構築しています。 深層学習が必要になる事を想定し、NVIDIAのTesla V100を搭載しています。 MLサーバーの詳細については、こちらに記載しています。 https://www.wantedly.com/companies/kakakucom/post_articles/155634

[お願いしたい業務] 　下記どちらの業務もお願いしたいと思います。 　担当する案件のフェーズによって、どちらの比重が大きくなるかが変わります。 　①機械学習モデルの開発 　　・PMが整理したビジネス要求をベースに、機械学習タスクを設計する (特徴量、性能検証方法、利用アルゴリズムの決定) 　　・設計した機械学習タスクをベースに、機械学習モデルを実装 　　・実装したモデルの性能検証を実施 　　・A/Bテスト実施のためのテストデータの作成 　②機械学習モデルのシステム組み込み 　　・A/Bテストで効果が立証された機械学習モデルをバッチ化する。 (推論の定期実行。モデルの定期更新) 　　・モデルが生成する推論結果をサービス開発部門に安定的に提供するバッチの開発。 (ETLの実現) [必須スキル] 　・機械学習、コンピューターサイエンス、数学の専門的な知識 　・専門的な論文やドキュメントの読解力(主に英文) 　・Pythonを利用して、モデル構築、プロトタイプの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程を実施できる方 　・Webエンジニアやサーバーサイドエンジニアとしての5年程度の実務経験 (もしくはそれに準ずる知識とスキルを保有している) 　・自然言語処理、画像解析、レコメンドアルゴリズムに関する知識 　・レコメンド、自然言語処理、画像解析領域のいずれかにおけるアルゴリズム開発の実務経験 [想定している人物像] 　・モデルのプロタイプ開発だけでなくシステムへの組み込みまで実施出来る方 　・自身で機械学習のタスク設定から実行できる方