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機械学習で自社開発プロダクトの価値を高める機械学習エンジニア大募集!

機械学習エンジニア
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on 2024/08/21

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機械学習で自社開発プロダクトの価値を高める機械学習エンジニア大募集!

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Takuya Futatsugi

2016〜ソフトウェアエンジニア。2019〜ユーザベースにJoinし、データサイエンティストとして毎日楽しくペアプロ・TDDでPython書いています! データの力でプロダクトに価値を加えるために、学習パイプライン開発、モデルをAPIとしてデプロイ、よいモデルのR&Dと幅広くこなします。 趣味はアニメ 🔥🎺 🏔🏕 🐴🍚🚿

田中 賢治

2016年からRuby on Railsを用いたWebサービスのバックエンド開発に従事。2019年から機械学習エンジニアにシフトし、テキスト分類モデルの作成・実装・運用等に従事。2021年からユーザベースにJoin。

Ryuhei Horiuchi

2012~独立系SIerにて金融系のシステム開発に従事、2019~機械学習エンジニアとして転職、受託にてマーケティング分野、自社開発にて自然言語分野を扱った案件に携わったのち、2021/11にユーザベースにジョイン。楽しくやっています。

株式会社ユーザベースのメンバー

2016〜ソフトウェアエンジニア。2019〜ユーザベースにJoinし、データサイエンティストとして毎日楽しくペアプロ・TDDでPython書いています! データの力でプロダクトに価値を加えるために、学習パイプライン開発、モデルをAPIとしてデプロイ、よいモデルのR&Dと幅広くこなします。 趣味はアニメ 🔥🎺 🏔🏕 🐴🍚🚿

なにをやっているのか

2008年の創業より築き上げてきた経済情報基盤を活用して、経営のスピードを上げる情報プラットフォーム「スピーダ」、国内最大級のソーシャル経済メディア「NewsPicks」のほか、北米、中国、東南アジアでビジネスを展開。「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」というパーパスの実現のために、2023年に非上場化し、第二創業期を迎えています。 ■ スピーダ スピーダは、世界中の経済情報にワンストップでアクセスできる情報プラットフォームです。独自の経済情報基盤とAIを掛け合わせ、経営企画・事業開発・研究開発・法人営業・マーケティング領域で、調査・分析、ターゲティングなどの業務を飛躍的に効率化します。 ■ NewsPicks NewsPicks は、The Wall Street Journal や The New York Times などの国内外 100以上のメディアのニュースのほか、NewsPicks 編集部が作成するオリジナル記事も配信するソーシャル経済メディアです。各業界の著名人や有識者が投稿したコメントと共に、多角的にニュースを読み解くことができます。 ■ MIMIR(グループ会社) 「経験知に価値を与える」をミッションに掲げ、エキスパートデータベース「NewsPicks Expert」、法人向けサービス「スピーダ エキスパートリサーチ」をユーザベースと一体となり開発・運営しています。経験知の価値を見極め、情報に価値を付与し、価値のある情報が流通する仕組みを構築します。

なにをやっているのか

2008年の創業より築き上げてきた経済情報基盤を活用して、経営のスピードを上げる情報プラットフォーム「スピーダ」、国内最大級のソーシャル経済メディア「NewsPicks」のほか、北米、中国、東南アジアでビジネスを展開。「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」というパーパスの実現のために、2023年に非上場化し、第二創業期を迎えています。 ■ スピーダ スピーダは、世界中の経済情報にワンストップでアクセスできる情報プラットフォームです。独自の経済情報基盤とAIを掛け合わせ、経営企画・事業開発・研究開発・法人営業・マーケティング領域で、調査・分析、ターゲティングなどの業務を飛躍的に効率化します。 ■ NewsPicks NewsPicks は、The Wall Street Journal や The New York Times などの国内外 100以上のメディアのニュースのほか、NewsPicks 編集部が作成するオリジナル記事も配信するソーシャル経済メディアです。各業界の著名人や有識者が投稿したコメントと共に、多角的にニュースを読み解くことができます。 ■ MIMIR(グループ会社) 「経験知に価値を与える」をミッションに掲げ、エキスパートデータベース「NewsPicks Expert」、法人向けサービス「スピーダ エキスパートリサーチ」をユーザベースと一体となり開発・運営しています。経験知の価値を見極め、情報に価値を付与し、価値のある情報が流通する仕組みを構築します。

なぜやるのか

私たちは、あらゆる経済情報を人とテクノロジーの力で整理・分析・創出することで、ビジネスパーソンの生産性を高め、創造性を解放することで、世界に変革をおこしていきたいと考えています。 経済情報を通して、世界中のビジネスパーソンの意思決定を支える、日本発のデファクトになる経済情報インフラづくりを目指しています。

どうやっているのか

「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」というパーパスのもと、事業を拡大していくうえで多様な人材は私たちの競争力の源泉だと考えています。 個々の個性を一色に染めることはせず、それぞれの生き方を尊重しながらも、力を結集するための共通の価値観をもつために、私たちが大切にしている共通の価値観。それが「The 7 Values」です。 「The 7 Values」 https://www.uzabase.com/jp/about/#the7values 1.自由主義で行こう 2.創造性がなければ意味がない 3.ユーザーの理想から始める 4.スピードで驚かす 5.迷ったら挑戦する道を選ぶ 6.渦中の友を助ける 7.異能は才能 ユーザベースでは、「スーパーフレックス制度」を導入しており、出社義務もなければ服装も自由。生産性を最大限に高められるように、自分にあった働き方を選ぶことができます。 ▶︎「HR Handbook」 ユーザベースグループの人事制度の考え方を言語化しています。評価基準やOKR経営、多様な働き方を支える制度などの情報が満載です。 https://speakerdeck.com/uzabase/hrhandobutuku ▶︎産休・育休ハンドブック ユーザベースグループにおいて安心して産休・育休を取っていただけるよう、知っておいてもらいたい内容をまとめました。産休や育休を取得した実例談も入っています。 https://speakerdeck.com/uzabase/uzabase-sankyu-ikukyu-handbook ▶︎DEIBレポート2024 ユーザベースは企業バリューのひとつとして、そして解決すべきマテリアリティのひとつとして、「異能は才能」を掲げています。メンバー1人ひとりが才能を発揮して働ける会社にしていくために、DEIB(Diversity, Equity, Inclusion and Belonging)の活動をDEIB Committeeを中心に全社で推進している活動をまとめたレポートです。 https://files.microcms-assets.io/assets/c3cd69bb37354c7585915b242fdd0236/cc885027c0bc4e9fbe2319da88fe80a6/deibreport2024_jp.pdf ▶︎オフィス 紹介動画 丸の内にある本社オフィスの紹介動画です。 https://www.youtube.com/watch?v=uGqnWykq-uM ▶︎「統合報告書2022」をリリースしました! ユーザベースの「今」と、そして少し先の「未来」がわかります。 https://speakerdeck.com/uzabase/jp-uzabase-integrated-report-2022 ▶︎Uzabase for Engineers ユーザベースのビジネスを支える2つの開発組織についてご紹介しています。 https://tech.uzabase.com/ 【就業場所における屋内の受動喫煙対策】 ・受動喫煙防止措置:有り ・対策:執務スペースでの喫煙禁止、喫煙は別途設置の喫煙専用室でのみ可とする ・特記事項1:喫煙専用室設置(オフィスビル内共用) ・特記事項2:喫煙可能区域での業務なし

こんなことやります

【ミッション】 「技術力でビジネスをリードする」技術が好きでたまらない機械学習エンジニア募集!!  私たちはプロダクト開発を通じてユーザーに価値を届けることを使命としています。 そのために、アジャイル開発を行っており、エクストリームプログラミング(XP)を採用しています。 そのため機械学習モデリングのPOCや探索的分析だけでプロジェクトが完結することはありません。 プロダクトとして価値を届けるために、プロダクトマネージャーと一緒に課題を整理するところから始まり、機械学習基盤や学習パイプライン、CI/CDパイプラインの構築、モデルの実装から推論APIのデリバリまでを機械学習エンジニア(MLE)が一気通貫で担っています。 「プロダクトを日々改善し続ける」ために、精度改善や機能変更が容易なソフトウェア設計を志向していることや、既存の機械学習プロダクトの運用・改善も重要な業務であることが特徴的です。 【チームの概要】  MLEのポジションにはリサーチャー、ソフトウェアエンジニアなど様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。 SaaS Product Teamというプロダクト開発組織に所属し、スピーダの開発に機械学習エンジニアとして携わって頂きます。 以下が、実際の業務の一例です。 プロダクトを横断した、マルチラベル分類モデルの開発および運用 LLMを活用した企業情報抽出モデルの開発および運用 【チームのカルチャー】 1. コミュニケーション  XPのプラクティスの一環として、開発業務のほとんどをペアプログラミングで行っています。 ソフトウェアエンジニアやSREと一緒にペアプロをする機会も多く、チームやプロダクトを跨いだコミュニケーションが活発に行われています。 https://www.youtube.com/live/Hg1dXnVy2Js?si=P9qeZVVDc2FjAOXB  またエンジニア間のみならず、デザイナーやプロダクトマネージャー、カスタマーサクセスなど様々なステークホルダーとも頻繁に会話します。 ユーザー目線でプロダクト開発をするのが好きな方にはうってつけの環境です。 2. リーダーシップ  シェアード・リーダーシップという考え方に基づき、リーダーのポジションを設けずに個々のエンジニアが主体的に業務に取り組むことを大切にしています。 日々のチームビルディングや定期的な振り返りの実施など、アジャイルな組織運営に各々が意志を持って取り組んでいる環境です。 また、希望に応じて採用やブランディングなど開発組織全体の意思決定にも携わることができます。 このような自己組織化されたチームでリーダーシップやチームワークを発揮出来る仲間を歓迎しています。 3. 技術  SaaS Product TeamのMLEでは機械学習の中でも主に自然言語処理を扱っています。 技術選定や開発優先度などの技術的意思決定にもチームメンバーで責任を持って取り組んでおり、技術的なチャレンジを大切にしています。 ユーザベースグループ横断での論文勉強会など、有志での勉強会も盛んです。 4. 出社  出社の頻度は個々のチームの決定に委ねていますが、ペアプログラミングの利点を最大限に発揮するという観点から、週2日以上出社しているチームが多いです。 【応募要件】 必須: ソフトウェア開発に関する基本的知識(バージョン管理、クラウド、オブジェクト指向等) 簡易なWebアプリケーション、Web API等のシステム開発経験(Pythonを歓迎) 機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験(Pythonを特に歓迎) TDDが好き、もしくはチャレンジしたい ペアプロが好き、もしくはチャレンジしたい 日本語を使って対面でのコミュニケーションが取れる(※弊社では、就業時間中ペアプログラミングで作業を行います) 歓迎: 機械学習または自然言語処理分野の英語論文の読解能力 PyTorch、TensorFlow等の深層学習フレームワークを利用した実務経験 PDFやHTMLなどの非構造データから目的のデータや知見を抽出し、機械学習に応用した経験 【求める人物像】 機械学習モデルを作って、プロダクトに組み込み、ユーザに価値を届けるところまでやりたい方 コーディングが得意な方、技術が大好きな方 ユーザ目線でプロダクトを開発することが好きな方 何事にもチャレンジ精神があり、成長意欲の高い方 世界一のサービスを創る気概のある方 前向きでオープンなコミュニケーションをとり、フラットな組織で柔軟な行動を取れる方 ユーザベースが掲げる「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」というパーパスに共感し、仲間としてその実現を目指したい方
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    話を聞きに行くステップ

    1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
    2. 会社からの返信を待つ
    3. 話す日程を決める
    4. 話を聞きに行く
    募集の特徴
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    会社情報

    2008/04に設立

    1,055人のメンバー

    • 社長がプログラミングできる/
    • 海外進出している/
    • 1億円以上の資金を調達済み/

    東京都千代田区丸の内二丁目5番2号 三菱ビル