【Python/機械学習/フルリモート】レコメンドエンジン開発

【業務内容】 【募集背景】 ECアプリにおけるレコメンド機能の開発・改善を担うポジションです。機械学習を活用する領域の拡大を想定しています。 【作業内容】 レコメンドモデルの設計、実装、チューニングを担当します。ユーザー行動等を活用した特徴量エンジニアリング、モデル評価設計、A/Bテストの設計・実施・効果検証を行います。CTR、CVR、LTV等の指標を踏まえたモデル改善、本番環境への実装・最適化、レコメンド特有の課題への対応を行います。PdM等と連携し、機械学習施策の技術的な意思決定を行います。 【求める人物像】 チームまたはプロジェクトをリードし、関係者と連携しながら機械学習施策を推進できる方を求めています。 【ポジションの魅力】 本番稼働中の機械学習モデルに対し、モデル設計・特徴量設計から実装、効果検証、継続的な改善まで一貫して担当できます。商品レコメンドに加え、UGCのパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなどへ対象領域を広げられます。 【開発環境】 Python、BigQuery、Dataform、Google Cloud、Vertex AI、Vertex AI Experiments、Cloud Spanner、Looker Studio、Two-Tower、LightGBMを使用します。 【必須スキル】 レコメンド機能の開発・運用経験（直近5年で2年以上目安）, MAU数十万以上、または同等規模のサービスでの開発経験, モデル開発から本番導入、運用・改善、効果検証まで一貫して携わった経験, CTR、CVR、LTV等のKPI改善を目的とした機械学習施策の推進経験, チームまたはプロジェクトのリード経験, CF、MF、DNN、Transformer、Two-Tower、Wide & Deep、GNN、DeepFM等を用いたレコメンド開発経験 【歓迎スキル】 EC、SNSでのレコメンド開発経験, リアルタイム推論の開発・運用経験, GCP、AWS、BigQuery等を用いたデータ・機械学習基盤の知見, PdMやビジネス担当と連携した機械学習施策の推進経験 -------------------------------- 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