機械学習×バックエンド！レコメンドの力でABEMAの画面を最適化しませんか

【業務内容】 このインターンシップではABEMAのホーム画面を最適化する推薦システム開発に対して取り組みます。 ホーム画面に表示するコンテンツの最適化：ABEMAの様々なデータを用いてホーム画面を最適化する機械学習モデルを開発します。(視聴履歴データ、コンテンツのメタデータなどを用います) 実サービスへの適用：学習パイプラインの作成、モデルサービングをしてABEMAの実際のユーザに機能を提供。 大規模サービスとしての推薦：高負荷・高トラフィック、トレンドスパイクを考慮した推薦サービスの提供を目指します。 ＜関連資料＞ ・ABEMAにおけるLLMを用いたコンテンツベース推薦システム導入と効果検証 https://speakerdeck.com/cyberagentdevelopers/introduction-and-effectiveness-verification-of-a-content-based-recommendation-system-using-llm-at-abema ・レコメンドへの大規模アクセスを支えるGo製サーバーの裏側 https://speakerdeck.com/_hiro511/rekomendohenoda-gui-mo-akusesuwozhi-erugozhi-sabanoli-ce ・ABEMAのレコメンドにおける基盤とA/Bテスト https://speakerdeck.com/cyberagentdevelopers/abema_recommend_abtest 【チームの文化や働く環境】 2024年4月より新たな体制となった株式会社AbemaTV、Development HeadquartersのData Division内にある検索推薦チームです。メンバーは現在4人です。 事業に求められるスピード感をBackendチームとも連携することで品質を担保する開発体制となっています。機械学習をPoCだけでは終わらせず、サービス導入してユーザに価値を届けることを第一にしています。 チーム外とのミーティングはもちろん、チームメンバー同士で「ABEMAの検索・推薦ってこうしたい」と日々活発な議論をしています。ABEMAの画面を開いて「自分だったらこういう推薦にしたい」「こういう検索ワードでHitしてほしいんだよな」と思った方、ぜひご応募ください。一緒により良い検索・推薦を目指していきましょう！ 【必須スキル】 ◎プログラミング言語を用いた分析・モデル作成・可視化の経験 ◎統計・機械学習の基本的な理解 ◎事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案 ◎事業課題にあった論文の調査、読解および再現実装 【歓迎スキル】 いずれかに該当する方 ◯機械学習・人工知能系国際カンファレンスでの採択実績 ◯データ分析にもとづいたアルゴリズムの改善提案 ◯機械学習アルゴリズムの実装経験 ◯Goを用いたプログラミング経験 ◯GoogleCloudでの開発経験 【就業条件】 ・2ヶ月〜3ヶ月（40営業日以上 / 週36時間稼働 or 週28時間稼働想定) ・期間や稼働時間などは応相談 ・PC貸与 【応募の流れ】 ・上記で興味がある点が1つでもあれば、「話を聞きに行きたい」からエントリーをお願いします。 ・エントリー後、メッセージで面談のご案内をさせていただきます。