【自社プロダクト｜機械学習エンジニア（MLOps）】★フルリモートOK / ML基盤整備・モデル実装 /「SNKRDUNK｜スニーカーダンク（スニダン）」を運営
株式会社SODA
給与：700万円〜1200万円
雇用形態：正社員
勤務地：東京都
仕事内容
ML基盤の設計・構築を最優先でリードしていただきます。
【ML基盤整備とモデル実装の進め方】
１．基盤整備とモデルの実装・成果出しを段階的に並行して進めています。
２．まず、購入者向けのレコメンデーションモデルの実装と運用に必要な最低限の基盤整備（データの整理・パイプライン構築など）を完了させ、迅速にモデルを本番導入します。
３．その上で、将来的に実現したい高度なML活用（出品者向け需要予測、鑑定における画像分析・異常検知など）の概要を見据え、将来的な大きな手戻りを防ぐための計画的な基盤整備の続き（最初のレコメンドモデルでは不要だった要素など）を実施します。
４．この「必要な基盤整備の完了 → 次のモデルの実装・運用」というサイクルを繰り返すことで、堅牢なML基盤を作り上げながら、継続的に事業インパクトを出していきます。
【具体的な業務内容】
■MLOpsの構築・最適化（最優先事項）
‐データパイプライン、モデルデプロイ、モニタリングなど、高速なPDCAサイクルを実現するための堅牢かつスケーラブルなMLOps基盤をゼロから構築・整備
‐膨大なデータ量に対応できるデータの整理、前処理基盤の設計
■機械学習モデルの設計・開発・運用
‐パーソナライズ・レコメンデーション機能のモデル設計、開発、精度向上
‐将来的な需要予測、画像処理などへの活用に向けた PoC と導入
■技術探索と連携
‐サービスに直結する新しい機械学習技術の探索と、基盤構築に向けた技術選定
‐他部署と連携し、ビジネス課題の解決と価値提供を推進
【募集背景】
スニダンはサービスのローンチ以降長い期間にわたって運用され、取引履歴、閲覧履歴、検索履歴など、エンドユーザーの行動などに関する膨大なデータが蓄積されています。今後は、このデータを最大限に活用し、事業成長を加速させるフェーズに入ります。
この募集の最大のミッションは、プロダクトの成長とデータ量に耐えうる、堅牢なMLOps基盤の構築とデータの整理、そしてMLモデルの実装と運用です。
（従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務）
応募資格
【必須】
・機械学習モデルの設計・開発経験
・ML Ops（CI/CDパイプライン、モデル運用等）の知識と実務経験
・クラウド環境（AWS, GCP, Azure等）での機械学習モデル運用経験