機械学習エンジニア

Machine Learning Engineer

フルリモート可 正社員 / 業務委託 800万〜1,500万円
BACKGROUND

募集背景

1137のAIコンサルティング案件の中で、LLM以外の古典的ML（予測モデル・異常検知・レコメンドなど）のニーズが安定的に存在します。LLM特化メンバーとは別に、幅広いMLアルゴリズムを扱えるエンジニアを強化し、提案の幅を広げます。

RESPONSIBILITIES

業務内容

  • 予測モデル・レコメンド・異常検知・需要予測等のMLモデル設計・構築
  • AWS SageMaker / GCP Vertex AI上でのモデル学習パイプライン構築
  • 特徴量エンジニアリングとデータ前処理パイプラインの設計
  • A/Bテスト設計によるモデル効果検証とビジネスインパクトの測定
  • リアルタイム推論APIの設計・実装・パフォーマンスチューニング
  • クライアントへの技術提案（MLで何が解決できるかの説明）
OVERVIEW

ポジション概要

機械学習モデルの設計・学習・デプロイメントを担当します。予測モデル、レコメンデーションシステム、異常検知、需要予測など、クライアントのビジネス課題に対するMLソリューションを設計・構築します。AWS SageMaker / GCP Vertex AI上でのモデル学習パイプラインの構築、特徴量エンジニアリング、A/Bテスト設計によるモデル効果検証、リアルタイム推論APIの実装までを担当します。

REQUIRED

必須スキル・経験

Python / C++TensorFlow / PyTorch / JAXScikit-learn / XGBoostAWS SageMaker / GCP Vertex AIFeature EngineeringA/Bテスト設計統計学・線形代数
NICE TO HAVE

歓迎スキル・経験

  • Kaggle等のコンペティション入賞経験
  • リアルタイムストリーミングデータの処理経験
  • 大規模データ（TB規模）でのモデル学習経験
  • MLモデルのエッジデバイスへのデプロイ経験
IDEAL CANDIDATE

求める人物像

  • ビジネス課題からMLの適用可能性を逆算して考えられる人
  • 精度だけでなく運用コストと保守性を重視できる人
  • Build Don't Pitchの姿勢で、提案より先にPoCを作れる人
  • 不確実性の高い実験に楽しさを感じられる人
DEV TOOLS

開発環境・ツール

PythonJupyter / VS CodeAWS SageMakerDockerMLflowGitHub Actions
WHY 1137

1137で働く魅力

  • フルリモート・フレックスタイム制で柔軟な働き方
  • 最新のAI技術に触れる環境と豊富な学習支援
  • 少数精鋭チームでの裁量ある業務
  • グローバル水準の報酬体系
  • クライアントのAI導入を最前線で支援する実践経験
REQUIREMENTS

募集要項

雇用形態 正社員 / 業務委託
勤務地 フルリモート可
給与 800万〜1,500万円
勤務時間 フレックスタイム制（コアタイムなし）
PROCESS

選考フロー

  1. 1 書類選考
  2. 2 一次面接
  3. 3 技術課題
  4. 4 最終面接
  5. 5 内定
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