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Mid-career
機械学習エンジニア
on 2019-09-12 255 views

多様な教育サービスのデータからモデル開発を行う機械学習エンジニアを募集!

株式会社グロービス

株式会社グロービス members View more

  • 技術のわかるPMになりたいという思いから、ソーシャルゲームのサーバーサイドエンジニア、データ分析エンジニアとしてキャリアをスタート。
    進学メディアのUI/UX、SEO、ビッグデータ分析などを担当する中でWebディレクション方法を学ぶ。
    それらの経験を活かしてプロダクトマネージャーに転向し、運用型広告プロダクトやデータを活用した広告プロダクトの立ち上げを行う。
    その後食べログのデータサイエンス担当として、データサイエンスチームを立ち上げ、食べログのUX向上や利益貢献に繋がる機械学習PJTを推進。
    現在はプロダクトマネージャーとして、教育データを用いた価値創造とデータを用いた既存事業の成長支...

  • グロービスデジタルプラットフォーム データサイエンティスト
    得意:SQL、Tableau

  • これまでeラーニング、アセスメント、モバイルラーニングなど、主に社会人向けデジタルコンテンツ事業のリーダーとして、数々のコテンツ事業の立ち上げ・拡大に従事してきました。
    現在はグロービスデジタルプラットフォーム事業部の統括リーダーとして、学習プラットフォームの構築と運営の全面に関与しています。
    教育はデジタルによりいつでもどこでも、自分が必要な学びを、快適な環境で学べることができる時代になりましたが、社会人向けの教育はいまだそのような状況には至れておらず、これから変革が本格化します。この変革を一緒に進めくれる仲間と、日々新しいチャレンジをしています。

    また加えて、グロービス経営大学院の...

What we do

  • グロービス学び放題
  • スマートフォン版グロービス学び放題

教育がデジタルで大きく変わろうとする中、これまでに作り上げた学習コンテンツや仕組みのデジタルシフトを促進すべく、統合された学習環境=「グロービスラーニングプラットフォーム」の構築や、グロービス学び放題(https://hodai.globis.co.jp/)というビジネスナレッジの動画学び放題サービスを提供しています。

Why we do

  • 参加型のクラスを展開しています
  • 「ヒト」・「カネ」・「チエ」

グロービスは、経営に関する「ヒト」・「カネ」・「チエ」の生態系を創り、社会の創造と変革を行うことをミッションに1992年に設立されました。

企業リーダー育成を目的としたビジネススクール運営をメインに、その他出版やベンチャーキャピタル事業を手がけています。この分野ではすでに国内での実績があり、アジアを始めとして海外にも進出しています。

リアルで揺るぎない地位を築いたグロービスが近年、力を入れているのがビジネス講座動画のオンライン配信事業。独立採算の Globis Digital Platform(GDP)事業部を創設し、社長直々の命によりエンジニア採用を急速に拡大、エンジニアオリエンテッドな組織づくりを進め、「グロービス学び放題」を始め会社が保有する豊富なコンテンツをネットで配信するビジネスを展開しています。

How we do

  • カフェのような雰囲気の中開発しています
  • フリースペースでディスカッション

■LEAD OUT (GDP WAY)
・Leading edge
最先端のデジタルテクノロジーや教育理論、経営理論に触れ、積極的に取り入れ、最先端のサービスを創る。

・Enjoyment
顧客をハッピーにするために自分たち自身が情熱を持って楽しむ。常に変化を楽しみ、創る喜びを感じ、仲間と笑い合いたい。

・Agile
変化が激しい世の中においてスピードの速さが命。何事にも速く判断する、速く動くことを意識。

・Data driven
感覚的につかんでいるものを、データで検証する姿勢を常に持つ。データからの解釈が価値創造につながる。

・Open & connect
イノベーションは自社だけでできると思うのは間違い。ドアを開け、外に出て、知恵のある人と繋がり、巻き込む。

・User centric
購買する顧客、そして、サービスを使うエンドユーザーの体験価値を高める。ユーザーの気持ち・感情を常に考え、サービスを開発・改善する。

・Teamwork
共に働く社内外の仲間が存在するから、仕事ができることを忘れはならない。周囲を積極的にサポートし、ハートフルにコミュニケーションする。

■多様なメンバーが参画しています
元ベンチャーの経営者、スタートアップの創業者(CTO)、大企業の新規事業メンバー、データサイエンティストなど、多様なメンバーがこの事業に参画しており、刺激的なチームで働くことができます。

■働き方
・リモートワーク可
・フレックス制度(コアタイム 14:00-15:00 の 1 時間)
・実働 7.5 時間/日
・平均残業時間実績値:20 時間/月
・カフェスペースでのドリンク無料
・休日の社外セミナー参加時の振休取得可
・経費で書籍が購入できる
・副業可
・時短勤務制度あり
・経験豊富なパートナーエンジニアに学べる環境
・エンジニアの声が響きやすい環境
・自由と自己責任(With great power comes great responsibility)
・社内のエンジニア勉強会多数

■その他
・Scrum スタイルでアジャイル開発を実施しています
・マイクロサービスアーキテクチャを採用しています
・フロントアプリケーションはSPAを導入しています
・ノートPC支給(最新 MacBook Pro 15" または Let's Note お好きなほう)
・27インチディスプレイ支給
・エディタや IDE、その他のツールはご自由にお使いください。

Description

■チームの紹介
https://www.wantedly.com/companies/globis/post_articles/186152

■業務概要
・個別学習実現に向けた機械学習モデルの開発。
・部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発。

■業務詳細(モデル構築フェーズ)
・タスク開始前の基礎分析
・モデルの実装 (ライブラリ利用)
・モデルの定量評価
・モデルの定性評価
・モデル開発結果のレポーティング

■業務詳細(モデルのテスト導入フェーズ)
・効果検証のために追加取得すべきデータ要件の設計 (主にログ設計)
・効果検証のためのデータ分析

■業務詳細 (モデルのシステム導入フェーズ)
・バッチ処理実装

■必須条件
下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持している事。

[データ専門性]
 ・SQL:SQLの構文を一通り知っていて、記述、実行できる(DML、DOLの理解。各種JOINの使い分け。集計関数とGROUP BY。CASE文。副問合せなど)。加えて数百行のSQLを解読する事が出来る。
 ・プログラミング能力:ライブラリ(例:scikit-learn)を利用した機械学習や統計モデル構築を行う事が出来る。
 ・機械学習:はじめてのパターン認識に相当する機械学習の知識。
 ・Deep Learning:GoodfellowのDeepLearning本レベルの知識を持つ。
 ・モデル開発の実務経験:特徴量エンジニアリング、モデルの性能チューニング、モデルのオフライン性能評価のノウハウを持つ。

[エンジニアリング力]
 ・アプリケーション開発:機械学習モデルのデモを目的とした簡易アプリケーションの開発(Flaskなどを利用)が出来る。サービス開発担当のアプリケーション開発エンジニアとシステム導入にあたっての技術面の相談が出来る。
 ・コンピューターサイエンス:応用技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。
 ・データ設計能力:ビジネスプロセスを理解して、データフロー図、論理データモデル、ER図、テーブル定義書を作成出来る。モデル開発やオンライン性能検証の際に必要となるログ要件を作成出来る。
 ・バッチ処理実装:機械学習モデルの学習や推論処理実行のためのバッチ処理実装が出来る。後続のサービス開発側のジョブ実行を考慮したジョブ設計が出来る。ジョブのエラーハンドリング設計が出来る。

■歓迎条件
下記に列挙する項目のいずれかを満たしている事。

[データ専門性]
 ・プログラミング能力:ライブラリを利用しない形で機械学習や統計モデル構築が出来る (論文内の機械学習手法など)
 ・統計:統計検定2級レベルの知識を有しており、実務で正しく利用する事が出来る。
 ・自然言語処理:TF-IDFやcos類似度などの基本アルゴリズムを使い、単語ベクトルの作成や文書群の類似度計算を行う事が出来る。

[エンジニアリング力]
 ・システム設計能力:機械学習をシステム導入する際のアーキテクチャ検討が出来る。機械学習をシステム稼働後に発生するシステム運用課題を洗い出す事が出来る。
 ・計算量への理解:計算量オーダーの概念を理解し、自身が開発した機械学習モデルの実行時間を見積もる事が出来る。見積もった実行時間や将来の予測対象数の拡大も考慮して、適切な手法選定に活かす事が出来る。

[ビジネス力]
 ・プレゼンテーション力:分析結果やモデル開発結果をわかりやすくまとめ、適切に伝える能力。

■ポジションの魅力
・動画サービスのようなオンラインデータだけでなく、集合研修などのオフラインデータを扱うチャンスがある。
・データ基盤やML開発環境やデータ整備が進んでいるので、参画後すぐに機械学習モデル開発に取り組める土台がある。
・教育領域の課題解決がメインとなるので、社会的意義の大きいテーマに取り組める。

■開発環境
・インフラ:GCP(データ解析基盤)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・分析基盤:BigQuery / Data Portal / Tableau
・監視:Stackdriver Logging / Stackdriver Monitoring / Stackdriver Trace
・データ基盤:GAE / GCS / Datastore / Pub Sub / Dataflow
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team

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Company info
株式会社グロービス
  • Founded on 1992/02
  • 442 members
  • Featured on TechCrunch /
    Funded more than $300,000 /
    Funded more than $1,000,000 /
  • 東京都千代田区二番町5-1 住友不動産ビル
  • 多様な教育サービスのデータからモデル開発を行う機械学習エンジニアを募集!
    株式会社グロービス