仕事内容
【概要】
国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータ。リクルートの機械学習エンジニアはこれらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。
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開発環境
・プログラミング言語
Python、SQL、Hive/Spark、等
・インフラ
Google Cloud(BigQuery、等)
AWS(EC2、EMR、Redis、S3、等)
・チーム開発ツール
JIRA、Confluence、GHE、Bitbucket、Gitlab/Gitlab CI、Slack、等
求めるスキル
必須スキル/経験
◆下記すべてのご経験・スキルをお持ちの方。
・ビジネス課題に対して、統計解析/機械学習の手法を適切に選定し、自身でモデリングを行い、アウトプットできる方
・記述統計・推測統計・基礎的な機械学習のアルゴリズムについて原理を理解している方
・概念設計にもとづき、メンバーとして自身の意図通りにプロダクションレベルでのプログラミングができる方
歓迎スキル/経験
・単案件の要件定義および必要なドキュメント等を作成できる方
・複数のデータソースを統合する要件を整理し、システムを設計することができる方
・データサイエンスに関係する論文や学会発表内容を理解し、自身でプロトタイプを実装・評価することができる方
・計算量、メモリ利用効率、データ型、利用ライブラリ、実装対象プラットフォームなどの各種制約を意識した上で適切なプログラミングができる方
・アルゴリズムやプログラミング言語の基礎を理解しており、実装言語による制約を受けない方
求める人物像
・技術を手段としてプロダクトを通じてユーザーに価値を届けたい方
・積極的なインプットとアウトプットを継続しておこなう向上心のある方
・周囲とのコミュニケーションを積極的に取れる方
・成長意欲の高く、目標達成に向けて主体的に行動できる方
仕事の魅力
・大規模かつ複数サービスに関わることができ、豊富な経験を積むことができる
「Hotpepperビューティー」「じゃらん」「SUUMO」「ゼクシィ」など、大規模なプロダクトを複数持っており、同時に多数の新規プロダクトも産まれています。これらの領域にアクセス解析を武器に関わることができるため、広告、メディア、ECなどの事業に触れ、高速に豊富な経験をすることができ、キャリアアップにつながります。また、扱うデータの「幅」は世界でも類を見ないものになります。本職種はこれらのデータを管理し、更にはビジネス面・技術面の両方に貢献することができる、非常にユニークな立場となります。
・データを使った様々な施策と触れる機会
日々様々なデータ施策が打たれており、それらの当事者になることもあれば、モニタリングやその他の関わりで、様々なデータ施策を目の当たりにすることができます。幅広い事業において、幅広い施策と触れ合うことができる機会は非常に貴重であり、将来のキャリアに対して非常に良い刺激を受けることができます。