「スタンバイ」のデータサイエンティストとして、データを活用したプロダクト開発/事業支援をお任せします。
弊社ミッションである「UPDATE WORKSTYLES」実現に向けた課題特定から、データを活用した課題解決まで、幅広く業務を担当いただきます。
<業務一例>
・求人票検索結果のランキング改善
・自然言語処理を用いた検索クエリに対するクラスタリング
・自然言語処理を用いた求人票に対するクラスタリング
・求人票のレコメンデーション
・広告のクリック率・コンバージョン率の予測
・自然言語処理を用いた違反求人の検出
・オンラインテストの結果分析
・求人・検索ログのクラスタ分析
<得られる経験>
・仮説立案から実装・検証まで一気通貫で携わる事が出来ます。
・数千万の求人票の解析などのビッグデータを活用できます。
・広告のクリック率予測(回帰問題)、検索クエリのクラスタリング(分類問題)、検索結果のランキング、求人票に付与される画像の解析など幅広いデータサイエンス分野に携わる事が出来ます。
【開発環境】
サーバーサイド:Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス:AWS(ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache)
仮想化基盤:Docker, Kubernetes
検索:Elasticsearch, Solr
分析基盤:fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング:Terraform, Ansible
監視:DataDog, Kibana
ミドルウェア:nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語:Python, Go, Rust
開発ツール:Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot
【期待するご経験】
・機械学習・自然言語処理に関する専門知識
・Python等を使用した分析・モデル作成・可視化の実務経験
【歓迎するご経験】
・コンピュータサイエンス、工学、数学、物理の修士号および博士号
・国際会議などの論文投稿経験 ・機械学習、自然言語処理を用いた機能やサービスの開発、運用経験
・Elasticsearch、Solr等の検索ミドルウェアを活用したサービスの開発、運用経験
・AWS, GCP, Azure などのクラウドプラットフォーム上での開発、運用経験
・JVM系言語(Scala、Java、Kotlin)での開発経験
【求める人物像】
・事業・ビジネスを理解して業務を遂行できる方
・システムへの組み込みも含めて課題解決できる方