■業務内容 ユーザのプロファイルにもとづいた情報配信を行うプラットフォームの環境改善を行います。 特に、前述のプラットフォーム内における、ユーザ行動ログからユーザのプロファイル推定を行う機械学習処理に関わる運用の改善を行います。 運用の改善を行うことで、プロファイル推定と情報配信の検証サイクルをより円滑に回していけるようにし、生産性および性能改善をすることが目的となるプロジェクトです。 - 機械学習に関わる運用フロー（学習データの収集、前処理、学習、推定）の大部分は現在手動で行っているため、運用しやすいようにワークフローツールの導入や部分的な自動化をする。 - 学習データは WebAPI 経由で取得して S3 に投入する。 （一部、事前に手動で S3 に投入するものも想定する） - S3 のデータを Redshift に投入して前処理する（一部、Python での処理も存在する） - 機械学習に関わる処理を適切な単位でアプリケーション化し、追加開発をしやすいようにする。 前提事項： - すでに機械学習のフローのサイクルを回しており、原型のコードはあります。 - 原型のコードを元に新規にAWS上に開発構築します。 - 原型コードは閲覧・流用可能ですが、プロジェクト目的を達成するため最適なフレームワークの 導入・検討から開始します。 - 言語やフレームワークやライブラリはメンテナンスしていくメンバーや背景を踏まえ考慮・選定します - プロジェクトで開発・構築するシステムの設計・開発・性能試験まで一貫して行います。

■必須スキル ・Python、Redshift、機械学習、分析基盤、SQL、Digdag、AWS、Terraform、Ansible、Webの知識、データ分析、セキュリティ -機械学習周りのメンバー（前処理・機械学習周り）、プラットフォーム構築（AWS全体構築・ワークフロー整備）など携わっていただく領域、担当や作業分けが可能です。 主担当の領域により求めたいスキルセットが異なるため、必ずしも上記全てを満たしている必要はありません。関心を持っていただけましたら、気軽にお問い合わせください。 【関連する知識・経験】 - 機械学習の基礎知識がありチームメンバーと会話して共に能動的に動いて開発できること - 非同期・並列処理知識 - RDBの知識 - WebAPI(システム間連携)を使った開発経験 - Pythonまたはいずれかの言語を使いこなせること - Pythonをメインで使っていなくても参画時点で開発に支障がなければ構いません - プロダクション環境でサービス・プロダクトを稼働導入させた経験 ■尚可スキル - RedshiftやGreenplumなどのRDBベースのデータストアを使ったデータ解析 - ビックデータやIoTデータを取り扱った経験 - パフォーマンスチューニングの経験 - 分析プラットフォーム構築、開発経験 - 機械学習業務フローに関していずれかの経験 　1. 問題を定式化 　2. 機械学習をしなくてよい⽅法の検討 　3. システム・アーキテクチャ設計 　4. アルゴリズムの選定 　5. 学習データ（特徴量）の設計 　6. 実データの収集と前処理 　7. 学習・パラメータチューニング 　8. システムへの組み込み - クラウドの知識 AWSを使うのでAWS固有の知識があればなお尚よし - ワークフローツールの導入経験（DigdagやNifiやETLツールなど） - Sparkの導入予定はありませんがSparkの知識があると設計検討に役立ちます ■勤務時間：10:00～19:00（9:00～18:00 でも可）・週5日勤務 ■勤務地：みなとみらい ■稼働日数：140-180H（中割） ■服装：自由

週に5日勤務