どんな仕事か: データグループの機械学習エンジニアとして、機械学習のモデル開発、およびシステム開発（バッチ処理による機械学習、オンライン機械学習、クライアント連合学習などの設計から構築）などをお任せします。革新的な機械学習技術の開発をリードできるポジションです。

【主な業務内容】

■リードエンジニアとしての技術選定や設計、開発メンバーの補助や円滑な進行の支援

■個別の事業やサービス向け機械学習ソリューションの開発・実装、および性能改善

■大規模データを用いた大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習アーキテクチャやモデルの設計、開発、最適化

■機械学習に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データ等の標準化と活用

■事業横断的な機械学習プラットフォームの開発や設計

■ユーザー行動ログなどのテーブルデータと画像・テキストなどのメディアデータや、画像・言語モデルを組み合わせた機械学習・情報推薦エンジンの開発・実装

■プラットフォーム開発組織や事業組織との協業によるプロジェクトの推進やリード

【プロダクトを知る】

■Distributed computing library for big data ML applications/ビッグデータを活用した機械学習向けの分散処理ライブラリ

https://linedevday.linecorp.com/2020/en/sessions/9750/

C■ase-study-introduction-of-a-2-stage-system-for-stamp-sticker-recommendation/スタンプ・ステッカーレコメンドにおける2段階システム導入事例

https://speakerdeck.com/lycorptech_jp/case-study-introduction-of-a-2-stage-system-for-stamp-sticker-recommendation-quotas

■Sticker Recommendation Using Federated Learning/フェデレーテッドラーニングによるステッカーレコメンドの手法

https://tech-verse.me/en/sessions/46

■LFL Client Platfo
求められるスキルは: 必須【必須スキル・経験】

■機械学習、コンピュータサイエンス、数学の専門的な知識

■機械学習システムの設計と5年程度の開発経験

■Python、Rustなどのプログラミング言語に精通していること

■データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をTerabyte～Petabyte規模の大規模データで実施できるスキル

■分散処理システム（Apache Hadoop、Apache Spark、MPI等）の知識・経験（2年程度）

【歓迎スキル・経験】

■大規模言語モデルやマルチモーダルなモデルの開発・運用を行った経験

■高QPS、低レイテンシの機械学習オンラインAPIの開発および運用経験

■マイクロサービスアーキテクチャの設計と開発に関する経験

■クライアントサイドの機械学習の設計・開発や運用経験

■レコメンドシステムの設計と実装経験

■事業やビジネスを理解した上での分析・提案スキル

【求める人物像】

■革新的な機械学習技術の創造にチャレンジしたい方

■新しい技術を常にキャッチアップし、学び続けることができる方

■自律的な業務遂行ができる方

■事業やビジネス上の課題を機械学習技術で解決する事にやりがいを感じる方
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
給与はどのくらい貰えるか: 850～1800万円

機械学習エンジニア / データサイエンス統括本部

機械学習エンジニア