職種
機械学習エンジニア年収
500万円 〜利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
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
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/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
■ミッション
AI・機械学習を活用して医療の質を向上させる。適切な対象者に適切な情報を適切なタイミングで届けることが医療発展のキーと考えており、機械学習の活用により達成できると信じています。
開発環境
マイクロサービスで多くのプロダクトを開発しているため、一例ですが、以下のような技術を利用しています。
言語: Python / Go
FW: PyTorch / Goa / gokart
チャットツール: Slack
ソースコード管理: GitLab
基盤技術 & IaC: BigQuery / GKE / Looker / Terraform / ElasticSearch
機械学習領域: レコメンデーション / NLP / CV / オンライン最適化 / AutoML
■チーム体制
エンジニアリンググループ AI・機械学習チーム
エムスリーの幅広いプロダクトのKPI向上を継続的に行っており、経営的な観点からも期待されています。皆ベンチャーマインドが高く、機械学習・AIでビジネスを加速する情熱的なチームです。
＜メンバー＞ 機械学習エンジニア7名、ソフトウェアエンジニア5名 （含 Ph.D.保有者複数）
求めるスキル
必須スキル/経験
・機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、レコメンデーションのいずれかの分野の専門知識と実務経験
・年間60本以上の論文（機械学習系）を読み、そのうち6本以上を追試していること
・Python等のプログラミング言語によるプロダクションコードの開発経験
歓迎スキル/経験
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求める人物像
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紹介資料
仕事の魅力
■得られる経験・スキル
・医療系のデータ（テキスト、画像、動画）があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行えます。
・少人数で多くのサービスをサポートしており、機械学習システムの企画から開発まで裁量を持って行えます。
・チームで独立したKubernetesクラスタ上のマイクロサービス基盤を運用しており、モデリングだけでなく運用改善まで含めた経験を積めます。
・ビジネス側の担当者もデータ分析/機械学習の活用に理解があり、新規アルゴリズムを積極的に導入できます。
