【メディア事業部】機械学習エンジニア/ WINTICKET

■必須条件

■大卒以上 ・データサイエンスの実務経験が7年以上であること ・ビジネスメンバーと伴走して課題発見から問題解決までを実行できるコミュニケーション能力 ・データサインエス、数学、統計学、経済学などの1分野に深い知識を持っている

■必須条件

■大卒以上 以下のご経験をお持ちの方 • バックエンド開発実務経験（目安：7年以上）

■必須条件

■大卒以上 ・開発実務経7年以上 ・GCPやAWS等のパブリッククラウド上での開発経験2年以上 ・Docker等のコンテナ技術の利用経験2年以上 ・開発リードの経験

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

■必須条件

・プロジェクトリーダー、またはシステム開発プロジェクトにおけるマネジメント経験・スキル ・業務システムの開発経験があり、要件定義、設計、開発、導入までの一連のプロセスを理解している方 ・AIを活用して業務をどのように変革していくかを、関係者と対話しながら整理・推進した経験

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上) 　・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築 　・機械学習モデルを利用したAPIの実装 　・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装 　・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験 　・レコメンドシステム 　・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験 　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

■必須条件

※実務経験10年以上 ・機械学習アルゴリズムの知識 ・機械学習を用いた機能の開発経験 ・MLOpsの実装経験（デプロイ、監視、更新） ・コンピューターサイエンスの基本的な知識 ※ご自身のアウトプット（GitHub、Zennなど）に関するURLを共有いただけますと幸いです。 　できればコードが分かるものが好ましいです。

■必須条件

・クラウド上でwebアプリケーションのフロントエンド・バックエンド双方の経験があり、 JavaScript, TypeScript等を含む開発経験を3年以上備えること ・データサイエンティストやユーザーとの対話に必要な、データ分析の知見を得ることに強い意欲を持ち、継続的な改善のため、ユーザーに対するわかりやすい説明、継続的な対話が可能なこと ・4年制大学または大学院を卒業・修了されていること

■必須条件

・データベース設計の経験がある方 ・SQLを使ったデータ取得・更新機能の開発経験がある方 ・Java、C#、Python、R いずれかのプログラミング経験が1年以上ある方

■必須条件

【すべて必須】 ・自然言語処理に対する深い知識と業務経験 ・理工系大学院を修了した方

■必須条件

・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験 ・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識 ・AWS/GCPの利用経験

■必須条件

・統計モデリングや機械学習を用いた一連の実務経験（仮説構築・モデル構築・効果検証）に関する5年以上の経験 ・デジタル広告に関連する分野(レコメンドなど)の開発に携わった経験

■必須条件

下記に列挙する機械学習・データ/エンジニアリングについてのスキルを保持していること。 [機械学習・データ] ・機械学習・ディープラーニングの技術に対する基本的な内容の理解とそれらを用いた課題解決のための実装経験がある。また探索的データ分析、特徴量エンジニアリング、モデル開発・評価において豊富な知見があり、課題や要件に沿ったアプローチの提案ができる。 ・SQL：SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる (各種JOINの使い分け。集計関数とGROUP BY､WITH 句など)。 ・統計：統計検定2級レベルの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。 [エンジニアリング] ・システム設計：機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。また､システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。 ・アプリケーション開発：機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーションを開発することが出来る。運用担当のインフラエンジニアやサービス開発担当のアプリケーション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：応用情報技術者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。特に､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ことが出来る。 ・バッチ処理：パブリッククラウドを利用して､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を行うための設計が出来る。 ・言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上 ※下記テストを日本語能力試験（JLPT）の代替テスト・保有能力として認めます。 https://globis.box.com/v/japanesetest ・グロービスの事業、グロービス・ウェイに対する強い興味関心がある方

■必須条件

・業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用） ・AI／機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験（PoC〜運用） ・ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験 ・MLOps（CI/CD/CT、モニタリング、再学習パイプライン等）の設計・開発および自動化の運用経験 ・コンテナを用いたインフラ基盤の設計・運用経験 ・Infrastructure as Codeを用いた構築・運用経験

■必須条件

▼以下いずれかのご経験を3つ以上お持ちの方 ・LLM開発経験 ・セマンティック検索基盤の設計/構築の実務経験 ・RAGを含めたアーキテクチャ設計/構築の実務経験 ・チームリード経験（設計レビュー／コードレビュー／育成） ・Python実務3年以上

■必須条件

エンジニアリング力 ・Web系エンジニアとしての実務経験5年以上 以下のいずれかの開発経験 ・Python, Ruby, Go, Java などを用いたAPIの開発経験 ・JavaScript, TypeScript, Vue.js, React.js などを用いたフロントエンド開発経験 【現在の開発環境】 ・バックエンド：Python (Flask, FastAPI)、Go (Echo) ・フロントエンド：JavaScript / TypeScript (Vue.js, Nuxt.js) ビジネス力 ・論理的思考力。(定量思考力、要約力、仮説構築能力、コミュニケーション能力、など) ・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか) ・最低限の指示のもとで、ご自身で主体的にタスクを整理し自律的に業務を遂行していける自己管理能力。 ・関係者を主体的に力強く巻き込み形にしていく強い推進力。 ・プロジェクトマネジメント能力 。(完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し) マインドセット ・自分の領域を閉じずに新しいことにチャレンジすることを楽しめる方 ・グロービスの事業、グロービス・ウェイに対する強い興味関心がある方 ・言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上

■必須条件

【ＩＴ(プロダクト知識)】 ・言語は問わないが、Webアプリケーションの開発に関連する知識（アーキテクチャ、サーバフレームワーク、フロントエンドフレームワークに関する知識含む） ・データベース操作に関する一般技術（SQL／環境構築） ・一般的なシステム開発のプロセス・管理に関する知識 ・言語は問わないが、実装経験を5年以上積んでいること

■必須条件

① スキル 【業務】 ・クライアントワークの経験があること（提案、案件推進） ・データ基盤、MLOps 基盤構築のプロジェクト推進 ・データサイエンティス、基盤エンジニア、開発エンジニアと協力しながらの推進 ・データ基盤、MLOps 基盤に対するコンサルティングプロセスの理解 ② スキル 【IT(プロダクト知識)】 ・データ基盤、ETL等の基本知識 ・機械学習のプロセスを踏まえたうえでの MLOps の基本知識 ・クラウド（AWS、GCP、Azure 等）のサービスに関する基本知識　※いずれかのクラウドについては、実務経験があり、深い知識を有していることが望ましい） ③ 経験 【規模】 10人月程度のマネージメント経験 【工程】 要件定義～開発・テスト 【役割】 プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者

■必須条件

・大学卒以上 （実務経験3年以上） ・アンドパッドのミッションとバリューへの共感 ・機械学習、Deep Learning、LLMを用いた開発・運用経験 　◦読みやすく移植しやすいコードを書く技術力 　◦ビジネス要件を理解し、適切なメトリクスを設定する能力 ・社内のステークホルダーとディスカッションし、建築業界の課題を機械学習で解ける問題に落とし込む能力 ・プロジェクトメンバーと適切なコミュニケーションを取りながら、プロジェクトを完遂できる能力 ・機械学習や画像処理、LLM、またはそれらに関連する領域の論文読解力ソフトウェアの開発運用実務経験3年以上

■必須条件

- 先端技術を社会実装することに対する強い熱量 - 機械学習 / 深層学習に関連する開発または研究の経験 - 自ら顧客と対話し、顧客課題を解決するAIシステムの要件定義・設計・実装・運用に携わった経験 - 限定された期間内でより高い性能のAIを開発できる仮説検証能力 - 限定された関与の中でプロジェクトのAIエンジニアチームの成果を最大化する高いマネジメント能力 - ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）

■必須条件

①AIや機械学習を活用したシステムの開発、分析経験をお持ちの方 ②TB~PB級の大量データに対する分散処理や、データ分析の設計・開発経験 ③クラウドの設計・構築・運用保守に関する経験をお持ちの方（AWS,GCP,Azureなど） ④統計ソフトウェア（R,Python,Julia,MATLAB,pandasなど）およびデータベース言語（SQL など）の利用経験をお持ちの方

■必須条件

■大卒以上 ・画像認識に関する業務での開実務発経験 (7年以上) ・DNN含めた学習ベースの画像処理の知識と経験 └ OSSのコードを動かしただけでなく、自身でデータセット構築から学習および評価まで行ったことがあること ・PythonおよびC/C++の業務での開発経験 (3年以上) ・英語で文献調査が可能な程度の読解力

■必須条件

■ハードスキル * SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（5年以上） * VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験 * dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験 * gitを用いたチーム開発の経験 * GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 * IaCの開発経験 * 複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め5年以上） * 商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め5年以上） * クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め5年以上） * 保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る * VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験 ■ソフトスキル * チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 * 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 * 当社のバリューにフィットする方 * 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 * 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 * 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 * ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方

■必須条件

◎数学・統計の知見がある方（研修は数学の知識が前提となります）