【エンド直】機械学習基盤エンジニア

某企業グループ全社のデータを横断的に利用した 　マーケティング基盤のうち、機械学習モデリングに関する共通基盤の開発をご担当いただきます。 ・データサイエンティスト、データ基盤チームと協力しながら、事業や施策の要件を実現できる 　プロダクトを設計、構築いただきます。また、リリース後の運用を併せて担当いただき、 　ユーザーのフィードバックから継続的な機能改善を実施いただきます。 ■募集の背景 　部門内で複数システムで動いていた機械学習関連のモデリングとスコアリング機能の統合を 　進めていくため、例えば以下のような機能を統合しています。 　・販促メールの配信対象者を選択するためのスコアリング機能 　・会員に対するデモグラフィック情報の予測機能 　・各社サービスの商材レコメンド機能 ■業務詳細 　-プロダクト開発 　・部門内で利用する複数の機械学習モデリング基盤の開発 　・利用技術 　　言語：Python3 　　DB、DWH：Cloud SQL（MySQL）、BigQuery、Bigtable 　　ワークフロー管理：AI Platform Pipelines 　　インフラ：GCP、Docker、Kubernetes（GKE）、AI Platform 　　監視：Cloud Monitoring、Cloud Logging 　　CI/CD：Cloud Build 　・仕様策定、設計 　・結合試験、機能試験、非機能試験等の計画、実施 　-データ処理ジョブの開発・運用 　・BigQuery等を用いたジョブの開発 　-プロダクト運用 　・監視項目決定、実装 　・機械学習モデリングバッチの精度監視

・Linuxでのサーバサイド開発 　・ソフトウェア設計、開発、運用の一通りの経験 　・AWS、GCP等のクラウド環境を利用したREST APIサーバの開発 　・Git（フィーチャーブランチやPRの理解）、JIRA等の開発支援ツールの利用 　・MVC、何らかのモジュール分割指針に沿った設計 　・ミドルウェア、フレームワーク、言語、ライブラリ等、技術要素の選定 　・Dockerを用いた開発経験 　・品質を担保したプログラミング（エラーハンドリング、Lint、単体テストができること） 　・技術に対して的確なコミュニケーションが行えること 　・企画意図を考慮し、費用対効果を鑑みた使用提案 　・開発生産性の向上に向けたリファクタや施策提案 　・適切なドキュメンテーションを行い、チーム開発に必要な情報共有ができる

・Kubernatesの上で動作するアプリケーション開発経験 　・パフォーマンスチューニング、負荷試験、セキュリティ対策、監視設計等の実施経験

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