メルカリ シニア機械学習エンジニア、クレジットML【Merpay】
1000~2000万
株式会社メルカリ
東京都港区
1000~2000万
株式会社メルカリ
東京都港区
データサイエンティスト
データアナリスト
【組織・チームのミッション】 Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における 信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの 視点から補完するものとなります。 これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を 定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。 製品への情熱 一緒に成長しよう メカニズムによる解法 オープンに協力しましょう 詳細についてはをご覧ください Merpay Credit Modeling チームでは、「高品質なデータサイエンス・機械学習の 技術を用いて、あらゆる人に価値を届けられる与信ビジネスを作る」という チームミッションのもと、ビジネス課題の特定、モデル構築、開発・運用までを 一気通貫で行っています。 機械学習エンジニアとして、メルカリ/メルペイのデータを使った独自の 与信モデルを開発・運用しつつ、次世代与信モデルの アーキテクチャ設計・実装に貢献していただきます。 【業務内容】 ・与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献 ・企画 課題発見と言語化、解決案の提示 ・評価設計 オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UXを含めた評価設計 ・運用設計 ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計 ・技術意思決定 モデリング方針 (解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件 ルールベースとの境界等)の決定 ・モデル構築 データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの 設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保 実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装 ・プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等の ステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導 ・次世代与信モデルの検討および開発 ・チームメンバーへの技術的なメンタリング 【ユニークなチャレンジ】 2,300万MAUを誇る国内最大のフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムのなかで 行動から信用を創造する AI 与信、およびこれまでにない 金融サービスの基盤を創ることができます。 データと機械学習で「信用のあり方」そのものをアップデートし、これまで金融の 選択肢が限られていた方々にも適切な与信機会を届けることで 金融包摂の実現に挑戦できます。 金融という社会的責任が求められる環境において、モデル精度のみならず UX や品質も含めた機械学習プロダクトの開発を行うため、多くの方が 使いやすいプロダクトづくりに関わることができます。 職種や役割を越え、全く新しい与信の仕組み・モデルアーキテクチャについて 企画提案から、開発まで一気通貫で携わることができます。
【求める経験・スキル】 ・メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方 ・scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いた MLモデル構築およびMLプロダクトの開発経験(3年以上) ・モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などの モデル運用・MLOps の実務経験(1年以上) ・データベース・SQLの知識、及び分析~特徴量設計の経験(2年以上) ・4人以上のチームやプロジェクトのリーダーとして、技術選定 設計レビュー、メンバーのメンタリングを行った経験(2年以上) ・チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力 【歓迎する経験・スキル】 ・金融機関、Fintech企業での就業経験 ・AWS/Google Cloud等のクラウド環境でのデータ分析・システム開発経験 ・大規模言語モデル、基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験 ・オフポリシー評価/学習、オフライン強化学習の開発、運用の経験 ・機械学習・データサイエンス領域での査読付き論文採択・発表経験
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
1,000万円〜2,000万円
全額支給
08時間00分
有
有
有
120日 内訳:完全週休2日制
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
無
東京都港区
敷地内全面禁煙
在宅勤務 リモートワーク可 副業OK 時短制度 服装自由 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度 U・Iターン支援 ストックオプション
無
・Sick Leave(シックリーブ) 病気・ケガを事由とした休暇を年10日間、有給休暇とは別に付与 ・リラックス休暇 夏季や冬季など、時期を制限することなく、自由なタイミングで年3日間の休暇を取得可能 ・最適なデバイスの貸与 エンジニア職の方は最新のmacOS端末をご希望のスペックで、エンジニア職以外の方には 最新のPCをハイスペックな構成で貸与 ・副業の推奨 書籍執筆・イベント登壇・エンジェル出資・社外役員・コンサルティングなど 個人の副業を推奨 ・ドリンク無料 社内に設置された自動販売機は、全て無料で利用可能 ・インセンティブ制度 インセンティブ制度として、ストック・オプションおよびキャッシュ賞与を支給 ・持株会制度および奨励金 メンバー全員が事業の成長や企業価値の向上のために取り組み 得られた成果や果実を分かち合いたいという考えのもと 持株会制度および奨励金を設けています。 ・産休・育休 ・介護休暇の支援、各種休暇の提供 ・各種制度 妊活のサポート・卵子凍結費用の補助・病児保育費の支援・0歳児保育費用の補助 認可外保育園の補助・結婚休暇&お祝い金・出産休暇&お祝い金・忌引休暇など
2名
3回〜4回
プライム市場
最終更新日:
400~500万
\100名以上の未経験者がデータエンジニアに/ ■業務内容■ お客様の要望に合わせ、様々なソリューション(SASやPython等)を用いて課題解決をサポートします。 ◆情報系システムの開発 ◆BIシステムの開発 ◆データ基盤の整備 (データ収集や抽出、加工) ◆簡易的なデータ分析・業務支援(レポート作成など) ■データについて■ 扱うデータは膨大で種類も様々 ※業界:製薬メーカー・金融機関・通信会社など ※種類:顧客データ・営業データ・口座データなど ■入社後の研修制度■ 完全未経験から「データエンジニア」へと、3ヶ月間で一気に育て上げる独自の教育制度がございます。 専任の講師による社内研修で、テキストもカリキュラムも10年以上にわたって練り上げられてきたオリジナル。 座学で行う「基礎」「応用」と、個別指導の「実践研修」の3ステップです。 一人ひとりの習熟度を確認し、その人に合わせて研修を進めていくため、 理解できないまま研修が進むこともありません。 研修中に『SASグローバル認定プログラム』の資格試験に臨みますが、100%全員が取得しています。 また、研修期間内は「研修=仕事」です。 研修に集中して、知識を身に着けることができます。 ■現場配属後のフォロー体制■ 約5年目まで講義形式などでフォローアップ研修も実施。 勉強会の実施や書籍購入負担、IT資格(基本情報や応用情報、統計検定など)取得へのお祝い金も支給しています。 ※業務内容変更の範囲:会社の定める業務 ■キャリアプラン■ データエンジニアとして成長⇒少人数のリーダー⇒部署をまとめる管理職(マネージャー) ※他部署(データサイエンティスト)への移動する道もあります。 6割~8割が大手企業様からの直受け案件となりますので、要件定義や基本設計といった上流工程への挑戦も可能です。 ■評価制度■ 年2回上司と面談の中でご自身の目標設定・振り返り。 ■働き方■ 案件によりますが、在宅勤務可能(フルリモートなし)・フレックスで柔軟な働き方が可能です。 固定残業代40時間が含まれていますが、実際の月平均残業時間は10時間ほどです。 ■同社の魅力■ 2024年:SAS Institute Japan株式会社が主催する「SAS パートナー総会」で「Best Data Science Award」を受賞しました。
\IT知識・経験一切不問!/ 未経験者育成の確かなノウハウと実績を持っているので、安心してご応募ください! できる限り多くの方とお会いしたいと考えています。
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800~1400万
金融市場に熱い想いを持つ、日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しております。 本ポジションでは、以下をメイン業務として行っていただきます。 ■機械学習とデータサイエンス応用に重点を置き、コード構築■フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンス最適化を反復し、機械学習モデル実験を行い、金融ソリューション改善■革新的な技術で将来のビジネス上の問題を解決すべく、常に最新の研究を行い、迅速にPoCにマッピングしてビジネスへの適用性評価■営業、ML-Ops、システムスペシャリストと連携し、クライアント折衝、英語・日本語でのプレゼンテーション実施
【必須】■コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位■データサイエンス、機械学習の経験■Pythonスタックに精通していること(Numpy、Pandas)■時系列データの取り扱い経験 ■MLパッケージ/フレームワークの使用経験(sklearn、PyTorch等) ■英語(日常会話以上)、日本語(ビジネスレベル以上)が話せる方 【歓迎】■その他プログラミング言語の知識■ビッグデータの取扱経験 ■金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ■Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ■研究、論文を読み解き、ゼロからアプローチを実装できる方
AlpacaTechは、投資管理および取引ソリューションを開発するテクノロジー企業です。最先端の技術と財務ノウハウを組み合わせ、お客様の高い基準を満たす洗練された製品をお届けします。
500~700万
【募集背景・仕事内容】 ChatGPTの登場により、生成AIの活用技術は目覚しい速さで進化しています。 当組織では、企業のDXを推進するコアテクノロジーとして、生成AI分野に力を入れています。 上流工程から、お客様と直接対話をしつつ、「如何にしてお客様の課題を解決するか」にチャレンジするやりがいのある仕事です。 AIエンジニアとして、最新のAI技術を活用したソリューションの開発/システム開発のチームリーダをお任せします(入社後お任せする業務に関しては、適性と前職のご経験により、相談の上決定します)。 【案件例】 ・各社のバックオフィス業務の効率化・高度化 ・各社のヘルプデスク業務の効率化 ・自社のスケジュール調整アシスタントの開発 ・各種SLMの研究開発支援 【ポイント】 ・NTTデータのR&D部門とも繋がりが強く、NTTデータやNTT研究所の新しい技術に触れる機会が豊富にあります。 ・オンプレミスのAI学習基盤(GPU基盤)からAWS/Azure等のクラウドサービスも自由に使える環境を整備しており、意欲さえあれば、さまざまな事にチャレンジできる環境がそろっています。 ・海外の協力会社との連携も活発に実施しており、グローバルなビジネスにチャレンジできる機会もあります。 ・在宅勤務の制度、仕組みがととのっており、案件特性からも在宅勤務の比率が高い職場です。 ・生成AIおよび大規模言語モデルに関する育成コンテンツが充実しているため、AI未経験の方でも安心してスキルを身につける環境が整っています。
【必須要件】 以下のいずれかのご経験をお持ちの方 ①業務AP開発のマネージメント ◆アプリケーション開発のリーダ経験 ②新規ビジネス開発チームリーダ ◆新サービス・ビジネス拡大を進めるリーダ経験 共通の要件 【求める人物像】 ◆チームやお客様と話し合い、巻き込みながら業務を行っていただける方 ◆新しい技術に積極的にチャレンジし、形にできる方 ◆世の中の技術トレンドをリサーチし、積極的に活用できる方 【歓迎要件】 ◆アジャイル開発の経験 ◆AI導入のコンサル・要件定義等の上流工程の経験 ◆生成AI、機械学習、NLP(自然言語処理)に関する基礎知識 ◆生成AIを活用したシステム(RAGやAIエージェント)の構築経験 ◆クラウド、GPU基盤等のインフラ経験
株式会社NTTデータ先端技術は、NTTデータグループの技術スペシャリスト集団です。 以下の6つの分野で事業を展開しています。 ・プラットフォーム: IT基盤の構築から運用まで。 ・ソフトウェア: OSSや先進技術を活用したソリューション。 ・クラウド: 多様なクラウド基盤の導入・活用。 ・AIシステム: AI技術の支援。 ・運用マネジメント: 運用効率化と品質向上。 ・セキュリティ: コンサルティングから監視まで。
400~850万
📍おすすめポイント 1. 自由な働き方でキャリアをデザイン! 📈 案件ごとに「担当領域」「単価」「関わりたい技術」を選べます。レバレジーズの社員として安定した働き方を確保しつつ、多様なプロジェクトに参画できるため、あなたの志向に合わせた自由なキャリア形成が可能です。 2. 成長を後押しする充実のサポート体制! 🧠 営業担当だけでなく、エンジニア専門のフォロワーチームがあなたのキャリアをサポートします。業務での悩みや相談はもちろん、解決のための企業交渉までしてくれるので、安心して目の前の業務に集中できます。また、社内勉強会や表彰制度など、成長や頑張りを称賛する文化が根付いています。 3. 多彩な案件でDXの最前線へ! 🤝 飲食、医療、物流、ITサービスなど、様々な業界のデータ分析やAI開発案件に携われます。データサイエンティスト、データアナリスト、BIエンジニアなど、幅広い職種でDX人材としてスキルを磨き、市場価値を高めることができます。 ✍️ 主な仕事例: ・飲食業界向けデータ分析 ・飲食店向けAIチャットボットプロンプト改善(ChatGPT/自然言語処理) ・テレビ業界向けデータ分析基盤開発 ・物流業界向け帳票開発(PowerBI) ・建設系企業向けダッシュボード構築(Tableau) ・大手企業DX及びデータ分析(機械学習/データマイニング) 🌟使用ツール例 ・データアナリスト:GoogleAnalytics、SAS、Salesforce ・BIエンジニア:Tableau、PowerBI、Looker Studio ・データサイエンティスト:TensorFlow、Keras、PyTorch、ChatGPT関連ツールなど ・データエンジニア:AmazonRedshift、BigQuery、DWH、ETLなど
🌟こんな方を募集しています! 【✅必須】 ⬇️以下のいずれかを満たす方⬇️ ・PythonやRを用いた機械学習モデルの開発、またはデータ分析経験が1年半以上 ・クラウド環境でのデータ基盤構築経験が1年半以上 ・TableauまたはPower BIを用いたダッシュボード作成、およびSQLでのデータ処理・抽出経験がそれぞれ2年以上 ・複数のプロジェクトでDX推進を経験された方(合計3年以上) 【✴️こんな方と一緒に働きたい!】 ・データ領域に強い関心がある方 ・新しい技術やツールにアンテナを張り、キャッチアップを楽しめる方 ・実務経験は浅くても、有名企業で活躍したいという意欲がある方 ・将来的に、現場のリーダーやマネジメントに挑戦したい方
自社メディア事業 DX事業 メディカル関連事業 システムコンサルティング事業 M&Aアドバイザリー事業 システムエンジニアリング事業 教育関連事業 人材関連事業
450~800万
自社SaaS商品の成長を支えるデータエンジニアとして、データ基盤の設計・構築をお任せします。CEO直下のポジションで、経験が浅い方も業務に慣れるまでしっかりサポートします。 ・既存データフローの把握、課題抽出 ・データ基盤の設計、技術選定(リアルタイムDB等) ・データ取得、正規化パイプラインの構築 ・データ品質管理、アラート検知 ・AI学習用データセット整備、MLOps構築 まずはシステム理解から始め、スキルに応じて設計等へ進みます。
【必須】 SQLの実務経験/ Python または TypeScript でのデータパイプライン実装経験/ クラウド環境(GCP / AWS / その他)でのDB運用経験/スキーマ設計の基礎
集客支援 / 採用支援 / ブランディング支援
500~1500万
マーケティングコミュニケーション領域(主に広告領域)において統計分析、データ・テクノロジーを活用した課題解決の専門家として広告主のmROI改善(もしくはビジネス課題の改善)を目的とした業務に従事します。 市場ニーズを捉えた新規ソリューションの企画、自社が保有するソリューションを用いた課題解決提案、実分析業務、分析結果の読み解きからレポート・示唆出しまで一気通貫で対応できます。 <業務概要> マーケティングコミュニケーション領域におけるデータを活用した分析/コンサルティング業務 <具体的には> ・顧客課題(分析課題)の把握 ・課題に対して最適な解決方法(分析設計含む)を提案 ・利用データ、分析環境、ソリューション、ツールなどの選定 ・分析手法の選定 ・データ分析実施(課題解決の一例) ・SQLを駆使した大規模ログデータ集計 ・Python/Rによる基礎的な統計分析 ・分析結果の読み解き ・分析結果からの示唆出し 本ポジション魅力 ・世界トップクラスの「データクリーンルーム活用」環境 当社はプラットフォーマーのデータクリーンルーム(DCR)活用において、世界No.1の分析実績を誇ります。 業界最先端のデータ環境と膨大なログデータに触れながら、トップレベルのアナリティクス知見・スキルを身につけることができます。 ・クライアント直対話×一気通貫で「生の課題」を解決する手触り感 クライアント(広告主)と直接やり取りを行い、現場の「生の課題」を汲み取るところからスタートします。 分析設計・実分析(SQL/Python)から示唆出し、新規ソリューション企画まで一気通貫で携われるため、自身の分析がビジネスに与えるインパクトをダイレクトに実感できます。 ・「データサイエンス×コンサルティング」の高度なハイブリッドキャリア 単なるデータ集計・分析業務にとどまらず、課題抽出やロジカルシンキング、プロジェクトマネジメントまで幅広く実践できます。 データマーケティング領域で市場価値の極めて高い「アナリティクスコンサルタント」としてのキャリアを形成可能です。 入社後のキャリアパス想定 1.マネジメントルート 「特定領域のトレーナー」→「現場リーダー」→「マネジメント」の順でのステップアップ 2.スペシャリストルート ①データサイエンティスト ②データエンジニア ③ITコンサルタント/DXコンサルタント等、別領域コンサルタント 組織の目指す姿 マーケット課題に立脚した本質的課題を解決する広告ソリューションの立案から構築、提案、実行までをミッションとし、電通デジタルの広告領域の競争力をデータやテクノロジーの側面から支えるプロフェッショナル集団
必須要件 下記必須 ・広告領域における案件特性の理解 ・複数案件を同時に進行できるプロジェクトマネジメントスキル ・社内外のステークホルダーのニーズを正しく把握できるコミュニケーションスキル ・与えられた業務をこなすだけでなく自ら必要な業務を創出しチームに貢献する積極性 ・SQLなどのプログラミングや統計分析、データを解釈することに対する興味 ・ロジカルシンキング 歓迎要件 特に歓迎する経験 以下いずれかの経験を歓迎 ・コンサルティングやアドテクノロジー領域における提案経験 ・SQL or Python 利用経験 ・統計検定2級程度の統計知識 ・アクセスログ、購買データ、位置情報データなど、マーケティング領域のデータ分析業務経験 ・Kaggle/Signateなどのコンペティションへの複数回参加経験 ・英語力(一般会話レベル) 求める人物像、その他
デジタルマーケティングの全ての領域に対する、 コンサルティング、開発・実装、運用・実行の提供
500~800万
◇◆最先端のデータサイエンスを活用し、課題設定からビジネス実装までを一気通貫で主導◇◆ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■本求人のオススメポイント ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓小売・メーカー・金融等、幅広い業界の大手企業における最先端のデータ活用プロジェクトを牽引! ✓基本的に「1人1プロジェクト」集中型!丁寧なFB体制と150名以上のスペシャリストから学べる環境 ✓「SKILL-UP-AID(年12万)」や「BOOK-AID(全額会社負担)」などスキルアップ支援が非常に充実! ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■企業名: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社ブレインパッド ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■企業概要 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2004年の創業以来、データ活用のパイオニアとして先端領域を切り拓いてきたリーディングカンパニーです。「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をパーパスに掲げ、プロフェッショナルサービスとプロダクト事業の双方で大手企業のDX推進を支援しています。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓広範な業界(小売・メーカー・金融・エンタメ等)における課題整理および成果物の要件定義・設計 ✓数理統計学・機械学習・深層学習・時系列予測などを活用したデータ分析および実装・提供 ✓クライアントの経営層や意思決定者に対する成果分析結果の報告・ビジネス活用支援 ✓プロジェクトのリード・マネジメント(リードクラスの場合) ✓プリセールス・組織マネジメント(シニアクラスの場合) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓大手製造業における需要予測・在庫最適化モデルの開発と現場業務への実装支援 ✓大手小売・EC事業者における顧客行動データの可視化・機械学習を活用したマーケティング最適化 ✓金融・サービス企業における与信・リスク分析およびAIを活用した業務効率化プロジェクト ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■こんな方にオススメ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓単なるデータ分析にとどまらず、顧客の「本当に解くべきビジネス課題」の設定から伴走したい方 ✓150名以上の優秀なデータサイエンティストと刺激し合い、自身のスキルや知見を高めたい方 ✓分析結果を経営の意思決定や現場の具体的なアクションまでしっかり落とし込みたい方 ✓レビュー体制やフィードバックが充実した環境で、確実にプロフェッショナリズムを磨きたい方
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■求めるご経験・スキル ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 必須条件(MUST) ✓統計分析、数理モデリング、機械学習等の理論理解とそれらに基づく課題解決・意思決定支援の実務経験(3年程度) ✓クライアントワーク(対外的な提案・コミュニケーション)の経験 歓迎条件(WANT) ✓データ分析プロジェクト全般(課題整理〜実装・落とし込みまで)の一連の主導経験 ✓BtoBにおけるクライアントワーク経験、またはエンタープライズ(大手企業)向け支援経験 ✓小〜中規模プロジェクトのリード・マネジメント経験
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600~1500万
大手製造現場の熟練技能者の暗黙知を言語・動画・視線等マルチモーダルデータとして収集・分析し、VLM等を用いた特徴抽出・自動化モデル開発を通じてAIが学習できる構造化データへ翻訳する業務。 PMやコンサルタントと共に工場を訪問し熟練技能者へヒアリングを行い、言語・動画・視線等のデータ収録方式を設計します。熟練工と一般作業員の作業データを比較分析して暗黙知の特徴を抽出し、VLM等のFine-tuningやプロトタイプ開発を通じて暗黙知抽出プロセスの自動化技術検証を一気通貫で推進します。将来のロボティクスAIに応用されるデータ基盤技術の開発に携わります。
【以下2項目それぞれいずれか1つ経験必須】 【1】■Pythonを用いた開発実務経験 ■Linux環境での開発経験、およびGit/GitHubを用いたチーム開発経験 ■クラウド(AWS, GCP, Azure等)を活用した開発・運用経験 【2】■画像・動画・点群などのデータをAIモデル等を用いて分析した経験 ■機械学習/深層学習の知識・経験…PyTorch, TensorFlow, JAX等のフレームワークを用いたモデルの学習・推論・評価パイプラインの構築経験・一般的な統計、機械学習、コンピュータビジョンの理論的知識
Data-centricAI開発を支えるデータ基盤を構築、データ収集・生成からアノテーション、モデル開発、DataOps構築まで一気通貫支援。近年ロボティクス含むフィジカルAI領域注力、ロボット基盤モデル・VLAモデル開発を支えるデータパイプライン構築推進
1000~1800万
【組織・チームのミッション】 メルカリのデータ分析環境は月間で1200人程度(全従業員の6割程度)が利用し すでにSocratesというLLMベースの分析アプリケーションを 提供するなど 、その土壌は国内でも最先端の水準にあります。 しかしながら、データ活用のニーズやそれを取り巻く環境は急速に変化しており 既存のアプローチでは需要増にエンハンスの供給が追いつかない等 日々新たな課題が発生しています。 私たちは、変化へ柔軟に対応し、データプロダクトがプロダクト開発を何倍にも加速させる環境を構築するため、データモデリングのライフサイクル自動化といった新たなアプローチを積極的にリードします。AI/LLMを活用してこれらの構造的な課題を解決し、全従業員のデータ活用体験を滑らかにすることで、お客さまへの提供価値の最大化を目指します。 【業務内容】 メルカリのデータ分析環境を次のフェーズへと進化させ、全従業員が 最高の効率と信頼性をもってデータから価値を引き出せる、 高度に自動化・知能化されたデータエコシステムの構築をリードしていただきます。 (業務例) ・全社で利用されるSocrates、Basic Tables、Semantic Layer、各種ダッシュボードといった 既存データプロダクトの継続的な機能改善・価値向上 ・AI/LLM等の技術を活用し、最適化すべき処理の検知〜設計〜実装までの データモデリングのライフサイクル全体を自動化する仕組みの構築 ・AIと人間の両方が信頼できるSingle Source of Truthとして 機能するセマンティックレイヤーの定義・実装による 誤ったデータに基づく意思決定リスクの低減 ・部門ごとにサイロ化しがちな知識(マーケティング施策など)を 全社の共通資産へと転換させるビジネスメタデータ基盤の整備 ・各部門固有の業務データをデータプロダクトとして整備することによる 全社横断の意思決定基盤の強化 ※業務内容は固定されたものではなく、チームが向き合うべき課題の 大きさや技術の進歩に応じて柔軟に変化します。 【ユニークなチャレンジ】 メルカリは、LLMを活用した分析アプリケーション「Socrates」を 全社展開するなど、データとAIの活用において業界をリードしています。 しかし、その先進性ゆえに、私たちは今、新たなフロンティアに立っています。 従来のデータエンジニアリングが「データを集め、使えるように整える」ことを 主眼としていたのに対し、このポジションではデータとAI・人間の協業の 可能性を最大限にunleashするという、まだ前例のない領域に挑みます。 例えばSocratesのようなツールの浸透は、一方でクエリのコストやパフォーマンスへの 無自覚さを生み、データ信頼性の担保をより困難にするという新たな課題を生んでいます。 これらの次世代の課題に対し、AIが自らデータモデリングの サイクルを回し続ける仕組みや、AIと人間が等しく信頼できるデータの 礎となるセマンティックレイヤーをゼロから設計・構築することで 意思決定の質を高め、最終的にはお客さまへの提供価値を 最大化するという、未踏のチャレンジをリードします。
【求める経験・スキル】 ・メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方 ・データを活用するステークホルダーと協業し、課題の解決をリードした経験 ・AI/LLMを活用したデータ基盤の改善や業務効率化に対する 強い関心、または実務経験 ・データウェアハウス(BigQuery等)におけるSQLを用いた データマートの設計・構築・運用の経験 ・Looker等のBIツールを用いたデータガバナンスや セマンティックレイヤーの設計・構築の経験 【歓迎する経験・スキル】 ・変化の速い技術トレンド(特にAI/LLM関連)を自律的に キャッチアップし、積極的に業務へ活用しようとする姿勢 ・プロジェクトマネジメントの経験 (特に、複数の関係者が求める要件を整理、取捨選択し プロジェクトのスコープを設定した経験)
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500~1000万
機械学習・生成AIを軸に、PoCから本番実装・運用までを一貫して裁量を持って担っていただくポジションです。 ・機械学習モデルの開発・実装(分類・予測・レコメンド等) ・生成AI/LLMを活用したアプリケーション・業務効率化の実装 ・データパイプライン・MLOpsの設計・構築 ・PoCから本番実装・運用までの一連の推進 ・過去PJ事例:需要予測モデル構築(Python/scikit-learn)、生成AI活用の社内業務効率化(LLM/RAG)など
【必須】・Pythonを用いた機械学習/データ分析の実務経験(目安2年以上)・機械学習ライブラリ(scikit-learn/PyTorch/TensorFlow等)の利用経験・SQL等でのデータ操作経験・チームでの構築プロジェクト経験 【歓迎】・LLM/生成AI(RAG、ファインチューニング等)の実装経験 ・クラウド(AWS/GCP)でのML基盤構築経験 ・MLOps/データパイプライン構築の経験 【求める人物像】・FLARETECHのミッション・バリューに共感いただける方 ・技術で課題を解決することに主体的に取り組める方 ・新しい技術を学び、周囲を巻き込んで実装まで進められる方
事業 SI事業・HR事業・AI事業・1on1事業(LensAI)