【Python/フルリモート】ソーシャルECアプリのレコメンド基盤をリードするMLエンジニア

【業務内容】 【募集背景】 ソーシャルコマースアプリにおけるレコメンデーション領域の機械学習基盤を強化するための募集です。 【作業内容】 ソーシャルコマースアプリのレコメンド向け機械学習基盤の設計・構築（Training／Serving／Monitoring）を行っていただきます。機械学習モデルを用いたレコメンド、ランキング、パーソナライズなどのプロダクト開発を推進していただきます。開発ロードマップ策定や技術選定を行い、関連プロダクトの品質改善や技術課題への対応も担っていただきます。特徴量設計、前処理、MLOps、実運用・改善、実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論の性能改善なども行っていただきます。 【求める人物像】 レコメンド領域におけるプロダクト開発に強い関心を持ち、自らロードマップを描きながら主体的に推進できる方を求めています。ビジネス指標の改善にコミットしつつ、関係者と協働して高い品質を追求できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大規模なサービスにおけるレコメンド基盤の設計から運用までを一気通貫で担当でき、モデル開発だけでなくMLOpsやリアルタイム推論まで幅広い技術領域に関わることができます。ビジネスへのインパクトが大きい領域で、裁量を持って技術選定やロードマップ策定を行っていただけます。 【開発環境】 レコメンドシステム向けの機械学習基盤、リアルタイム推論環境、実験管理および運用フロー自動化のための各種ツールを組み合わせた環境を想定しています。 【必須スキル】 レコメンド領域でのプロダクト開発実務経験, MAU数十万以上のサービスまたは同規模トラフィックでのML開発経験, 特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリングまで一連の経験, レコメンド手法の経験（CF／MF／DNN／Transformer／Two-Tower／Wide&Deep／GNNなど）, ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）改善に必要なロードマップ策定・実行経験, プロジェクトまたはチームのリード経験 【歓迎スキル】 EC・SNS領域でのレコメンド開発経験, リアルタイム推論環境の構築経験, データエンジニアリングやインフラ知識（AWS／GCP／Databricksなど）, ビジネス・PdMとの協働経験 -------------------------------- ココナラテックの案件の選考フローは以下の流れとなっております。 ① ココナラ募集上での応募：受注者がココナラ募集から応募いただく。 ※応募時には、スキルシートを添付の上、応募をお願いいたします。 ② 担当者面談：書類選考の上、スキルシート・応募時の内容をもとにご希望の条件などをヒアリングいたします。 ③ 企業面談：クライアントにココナラテック担当者が書類をもとに提案し、面談の希望をいただいたら、クライアントを含めた三者面談を設定させていただきます。 ④契約・稼働開始：面談後に双方で契約条件の合意がされたら契約を締結し、実際に稼働を開始します。契約締結後も専属エージェントが、定期的にサポートいたします。 ※応募いただいた際には、次のとおりクライアントへ提供させていただきます。 応募をもって、クライアントへの提供に同意いただいたものとさせていただきますので、予めご了承のうえ、応募いただきますようお願い申し上げます。 ■利用目的 　・書類選考、契約締結、その他業務管理のため ■提供情報 　・苗字、年代、性別、都道府県名、現職の状況、職務経歴、ポートフォリオ・スキルシート及び各種実績