職種
機械学習エンジニア年収
700万円 〜 1,200万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-05-09最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している研究開発やサービス提供、業務改善以外の目的で導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
仕事内容
私たちが運営しているメディアプラットフォーム『note』」は、1日あたりの記事投稿数が4万を超える規模に成長しており、多くのクリエイターの方々の活躍の場としてご利用頂いております。
2022年12月
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開発環境
■開発環境について
【Python】
MLエンジンの開発は言語として主にPythonを使用しています。
ライブラリに関してはPyTorch, scikit-learn, fastText等タスクに応じて適切に選択できます。
【AWS】
インフラはAWSを使っており、MLでは主にAmazon SageMaker、AWS Step Functions、Python CDKを中心としたエコシステムを構築しています。データの保存にはAmazon S3、MySQL(Amazon Aurora)、Amazon DynamoDBなどを用途に応じて選択しています。
【Docker】
Amazon SageMakerおよびローカル環境でのアルゴリズム開発ではDockerを用いて環境を構築しています。
■その他社内で使われている技術スタック
・開発言語: Ruby、Python、Go、JavaScript、TypeScriptなど
・フレームワーク: Ruby on Rails、Nuxt.js、Next.js、Flaskなど
・データベース: MySQL、PostgreSQL、Redis、DynamoDBなど
・CI/CD: Circle CI、GitHub Actions、Cloud Buildなど
・DWH: Snowflake
求めるスキル
必須スキル/経験
以下すべてのご経験をお持ちの方
- 機械学習関連のAPIや、サードパーティ製のライブラリを用いたソフトウェア開発を業務で行った実績
- MLパイプラインの構築やMLモデルのサービングの実務の経験が1年以上ある方
- IaCを業務で利用した実績
- AWSを実務で利用した実績
- ML関連の技術を用いた開発チームをマネジメントした経験、もしくは立ち上げた経験
- MLを利用したプロジェクトのKPI設定、開発ロードマップの設定経験
歓迎スキル/経験
- 機械学習の論文を読み、アルゴリズムを実装できる方
- Webアプリケーション開発の実務の経験がある方
- 予測性能だけでなくシステムパフォーマンスまで考慮した機械学習システムを構築できる方
- 機械学習の学習環境を効率化するシステム構築の知識、ご経験
- A/Bテスト等MLモデルを評価するための知識、ご経験
求める人物像
- ミッションに共感し、その成功に対して強い意志で臨める方
- 新しい技術/サービスに対し高い感度をもち、技術の面からプロダクトの品質を高め続けられる方
- システムをどのように変化させていくべきかを考え議論を推進できる方
- 中長期の運用負荷や拡張性を考慮し\設計や仕組みを考えられる方
- 複雑な課題に対しオーナーシップを発揮し、楽しんで物事を進めてくださる方
▽当社のミッション･ビジョン･バリューについて
https://note.jp/n/n2f53a4aaa07d
仕事の魅力
■機械学習チームで取り組むプロジェクト例
- ユーザの行動履歴やコンテンツの情報から適切なコンテンツを提示する推薦エンジンの開発･改善
- 記事の文章、漫画やイラストなどの画像等、コンテンツを適切な粒度で区分けする分類エンジンの開発･改善
- 記事の出し分けを適切に行うための記事評価エンジンの開発･改善
- プラットフォームに対して悪意のある行動を行うユーザを検出するエンジンの開発/改善
- AIアシスタント機能の開発
- LLMを用いたコンテンツ理解と推薦エンジンの開発
これらのプロジェクトにおいて機械学習モデルの開発及び評価、学習のための一連のパイプライン開発、および要素技術を活用したシステム開発に関して主に携わっていただきます。