【内容】
全国の官公庁･自治体･外郭団体の入札情報を一括検索・管理できる、SaaS型自社Webサービスにおいて、機械学習エンジニアとして機械学習技術を用いたプロダクトの改善業務に携わっていただきます。
約7,700の機関から公示される年間100万件に及ぶ入札情報は、現在スクレーパー開発とクラウドワーカーの人力により収集をしていますが、今後はクローラー開発とAI機能を盛り込んだ開発により、入札情報収集における網羅性の向上を目指しています。
＜具体的な業務内容＞
・モデル開発に必要なデータの洗い出し
・モデル開発のための探索的データ分析（EDA）
・モデル開発のための特徴量選定
・モデル開発のための機械学習手法選定
・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
・開発したモデルのオフライン性能検証
・オフライン性能検証結果のレポーティング
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
（開発環境）
▼データサイエンス系環境
・分析基盤：未定
・統合分析環境：SageMaker もしくは Vertex AI
・BIツール：未定
・CI/CD：CircleCI
・コンテナ技術：AWS ECS/Fargate
・ワークフローエンジン：AWS Step Functions
以下、参考としての技術情報です。
▼Web系開発環境
・HTML5/CSS3/JavaScript（ES6）/TypeScript
・Vuetify /Vue.js/Nuxt.js
・React
・Node.js (Puppeteer)
・PHP(Laravel/CakePHP)
・AWS(Fargate/ECS-EC2/ElasticBeanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service)
・Docker
▼その他
・監視ツール：Datadog / AWS CloudWatch
・インフラ構成管理：Terraform
・コード管理：GitHub
・ツール類：Slack / Google Workspace
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【スキル】
＜必須＞
▼データサイエンス領域
・データ分析、データ特性にあわせたクレンジング処理の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた特徴量選択の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた手法選定、精度評価の経験
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングの経験
・自然言語処理の知見
▼エンジニアリング領域
・機械学習モデルを開発し、プロダクトに組み込んで運用した経験
・サーバサイドエンジニアとしての実務経験
・AWS、GCPなどのパブリッククラウドを利用したサービスの構築／運用経験
▼ビジネス領域
・ビジネスやサービスの要求を理解する能力
・レポーティング経験
・モデルの開発結果と今後の予定に関して、簡単な資料を用いながら、専門領域外のメンバー
が理解できる程度に噛み砕いて説明できる程度
＜尚可＞
▼データサイエンス領域
・文章群の中からの情報抽出処理実装もしくは検証した経験 (例：固有表現抽出)
▼エンジニアリング領域
・システムアーキテクチャ設計経験
・MLOpsの知見
・SaaSモデルのプロダクトにおける開発経験
・開発チームのマネジメント経験もしくは、プロジェクトリード等の経験
▼ビジネス領域
・提案力
└ビジネス目的や要求を基にして、データサイエンスの活用箇所と狙う効果について提案
ができる方
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【期間】随時〜長期
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