【機械学習】ECアプリ向けレコメンドエンジンの開発・精度改善

【業務内容】 【募集背景】 ECアプリにおけるレコメンド機能の開発・改善を推進するため、機械学習エンジニアを募集しています。 【作業内容】 本番稼働中のレコメンドモデルを対象に、設計、評価、実装、継続的な改善を一貫して担当します。レコメンドモデルの設計・実装・チューニング、特徴量エンジニアリング、モデル評価設計、A/Bテストおよび効果検証を行います。CTR、CVR、LTVなどの指標改善に向けたモデル最適化や、本番環境への実装、コールドスタートやリアルタイム性に関する課題解決も担当します。 【求める人物像】 PdMなどの関係者と連携し、技術的な意思決定を主体的に推進できる方を求めています。 【ポジションの魅力】 商品レコメンドを中心に、パーソナライズや広告配信最適化など、活用領域の拡大に携わることができます。 【開発環境】 機械学習モデルおよびデータ・機械学習基盤を活用します。 【必須スキル】 レコメンド機能の開発・運用経験（直近5年で2年以上目安）, MAU数十万以上、または同等規模のサービスでの開発経験, モデル開発から本番導入、運用・改善、効果検証まで一貫して携わった経験, CTR、CVR、LTV等のKPI改善を目的とした機械学習施策の推進経験, チームまたはプロジェクトのリード経験, CF、MF、DNN、Transformer、Two-Tower、Wide & Deep、GNN、DeepFM等を用いたレコメンド開発経験 【歓迎スキル】 EC、SNSでのレコメンド開発経験, リアルタイム推論の開発・運用経験, GCP、AWS、BigQuery等を用いたデータ・機械学習基盤の知見, PdMやビジネス担当と連携した機械学習施策の推進経験 -------------------------------- ココナラテックの案件の選考フローは以下の流れとなっております。 ① ココナラ募集上での応募：受注者がココナラ募集から応募いただく。 ※応募時には、スキルシートを添付の上、応募をお願いいたします。 ② 担当者面談：書類選考の上、スキルシート・応募時の内容をもとにご希望の条件などをヒアリングいたします。 ③ 企業面談：クライアントにココナラテック担当者が書類をもとに提案し、面談の希望をいただいたら、クライアントを含めた三者面談を設定させていただきます。 ④契約・稼働開始：面談後に双方で契約条件の合意がされたら契約を締結し、実際に稼働を開始します。契約締結後も専属エージェントが、定期的にサポートいたします。 ※応募いただいた際には、次のとおりクライアントへ提供させていただきます。 応募をもって、クライアントへの提供に同意いただいたものとさせていただきますので、予めご了承のうえ、応募いただきますようお願い申し上げます。 ■利用目的 　・書類選考、契約締結、その他業務管理のため ■提供情報 　・苗字、年代、性別、都道府県名、現職の状況、職務経歴、ポートフォリオ・スキルシート及び各種実績