80万人分のSNSデータを使い行動予測モデルを創る機械学習エンジニア募集！

LAPRASでは、退職率予測アルゴリズム・企業と候補者の最適なマッチング発見アルゴリズムのようなモデル構築・実装と、それらの技術の論文執筆/特許申請 による公表を行なうエンジニア(研究者)を募集しています。 ★Point1：80万人のオープンデータ解析に挑戦！ LAPRASではWEB上のSNSデータを中心に「人」に関するデータをクロールして集め、約80万人（2017年7月時点）のデータベースを作りました。 LAPRASのアルゴリズムは、人々の経歴・Twitterのつぶやき・参加イベント情報・GitHubでのコード内容・ブログの記事のデータを解析して、その人の「退職しそうな時期」と「採用成約率が最大化する企業」を予測します。まだまだ未熟なアルゴリズムを、自然言語処理・機械学習技術を使って育ててくれる方を探しています。 ★Point2：論文や特許申請で開発したアルゴリズムを公表可能！ 業務はアルゴリズム開発とPythonによる実装がメインになりますが、LAPRASでは、開発した新しいアルゴリズムや理論を論文や特許申請・ブログ記事などによって公表していく予定です。特許申請費用等やカンファレンス出席費等は会社が負担するので、自分が考案したアルゴリズムを世に出せる機会となるはずです。思う存分チャレンジしてください。 ◎業務内容 ・候補者と企業のマッチングアルゴリズムの開発（返信有無・既読有無データ・成約有無を用いたパラメータ学習、など） ・スカウトメールの自動レビュー機能（修正箇所のハイライトが行われたり、実際に修正されたりする）の開発・実装 ・GitHubデータなどを用いた候補者の開発能力スコアリングアルゴリズムの開発・実装 ・候補者のソーシャルデータからの現職退職率の予測アルゴリズムの開発・実装 ・候補者データのプロファイル補完（機械学習で、名前から性別国籍判定や、顔写真から年齢・性別判定など） ・上記技術に関しての公表（ブログ・特許・論文・SlideShareなど） ◎開発チームの特長 ・4日に1回くらいのペースでのスピーディなリリース（バージョンアップ） ・bizサイドを含めた社員全員がエンジニア知識を持っている ・bizサイドがステージング環境で新機能テストをしてくれる ・bizサイド・顧客の声を即反映 → フィードバック → 即反映する開発体制 ・今正しい仮説が1週間後には全く変わっている環境での開発 ◎応募資格 ・PRMLを読んだことがある ◎歓迎する経験・スキル ・自然言語処理の理論的知識・実装力 ・機械学習の理論的知識・実装力 ・データ解析・統計の理論的知識・実装力 ・Pythonでの開発経験 ・WEB開発経験