どんな仕事か: 機械学習エンジニアとして、サービス課題に対する、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案/実行や、当サービスに関わる新規事業の機械学習システムの新規開発を、リードしていただくポジションです。

機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像（競輪など）に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。

当アプリにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、
（1）データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見
（2）課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成
（3）アイディアを実現するアルゴリズムの開発
（4）実サービスへの適用
（5）効果検証
（6）運用
までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。

本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。

過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。

・競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発
・本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発
・ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発
求められるスキルは: 必須・機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験
・情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析・異常検知など機械学習技術が必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの技術選定・要求分析・設計・実装・運用・改善を行える
1つ以上のプログラミング言語を深く理解している

歓迎・チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験
・新規でMLシステムを開発した経験
・機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある
・Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある
・保守性の高いコーディングができる
・AWS / GCPでの開発経験
・動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験

◎求める人物像
・関連部署と協力をし、課題解決に向けて主体的に実行できる
・技術の習得やベストプラクティスの実施に留まらず、ユーザに価値を届けることまでを実践できる
・課題解決につながるコミュニケーションを実践できる

募集年齢（年齢制限理由）長期勤続によりキャリア形成を図る為（長期勤続によりキャリア形成を図るため）
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都渋谷区宇田川町
東京本社
※屋内の受動喫煙対策
　有（喫煙室あり）

・変更の範囲：
会社の定める場所：全てのオフィス、テレワークを行う場所を含む
出向する場合：テレワークを行う場所を含む)出向先の定める場所
※原則(月)(水)(金)が出社日、(火)(木)がリモート
勤務時間は: 10時～19時（職種によっては裁量労働制適用）
給与はどのくらい貰えるか: 応相談
※年俸制
※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。
※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。
※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。
待遇・福利厚生は: ・給与改定（年2回）
・各種社会保険完備
・通勤手当
・家賃補助制度
・従業員持株会
・慶弔見舞金制度
・社内親睦会費補助制度
・各種活性化制度 ※新規事業創出プロジェクト
・キャリアチャレンジ制度
・macalonパッケージ
・部活動支援制度　など

<家賃補助制度 2駅ルール・どこでもルール>
勤務オフィスの最寄駅から各線2駅圏内に住んでいる正社員に対し月3万円、5年以上勤続している正社員に対してはどこに住んでいても月5万円の家賃補助を支給します。

<部活動支援制度>
社員同士のコミュニケーション促進を目的に、部活動に対し補助金を支給。ダンス部、ゴルフ部、フットサル部、野球部、ランニング部、フラワーアレンジメント部など多種多彩な部活があります。

毎月末の表彰式、グループ全社社員総会など、一体感を創る場を多数設けている活発な組織です。
休日休暇は: ・完全週休2日制（土曜・日曜）
・祝日
・夏期休暇（3日間）
・年末年始休暇（12月29日～1月3日）
・年次有給休暇（初年度10日間）
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・リフレッシュ休暇（勤続2年間で5日間）　など
どんな選考プロセスか: Step1：書類選考
Step2：面接（複数回）/ 適性検査・リファレンスチェック/ 課題選考
Step3：内定

ポジションにより実施内容が異なりますが、複数回の面接と適性検査/技術試験、リファレンスチェックを実施いたします。
選考結果は合否にかかわらず1週間を目処に、応募フォームに入力されたメールアドレスにご連絡いたします。

選考が順調に進んだ場合、応募から内定までに1か月から1か月半程度の期間を予定しております。
なお、選考内容や評価基準、結果の理由につきましては、合否に関わらずお答えいたしかねますので、あらかじめご了承ください

【機械学習エンジニア】急成長中の競輪アプリの機械学習エンジニア募集

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