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機械学習エンジニア【データ推進室(全社横断組織)】

株式会社リクルート

想定年収

543万円 ~ 1,600万円

勤務地

東京都

仕事内容

国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータ。リクルートの機械学習エンジニアはこれらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。

【詳細】
・短期・中期機械学習活用施策の立案・推進
・機械学習を用いたアプリケーションの開発
・モデル設計・実装
・担当システムのエンハンス・運用

例えば、下記のようなお仕事をご担当いただきます。
・案件の計画・推進・レビュー、プロセス改善
・案件策定・担当システム開発のKPI/QCD達成
・担当システムにおけるSLAのシステム目標の達成
・担当システム 価値向上のためのリファクタリング計画の策定
・レコメンドシステムの開発、運用
・検索最適化などデータサイエンスを用いたUX向上
・機械学習、自然言語処理、画像解析などを基軸としたアルゴリズムのサービスへの接続

【開発環境】
・プログラミング言語
 SQL, Python, JavaScript等
・インフラ
 Google Cloud(GCS, BigQuery, Cloud Pub/Sub, GKE等)
 AWS(S3, DynamoDB, SNS等)
・チーム開発ツール
 JIRA, Confluence, Bitbucket, Slack等

仕事内容変更範囲

全ての業務への配置転換の可能性あり

職位

募集背景

【部署紹介】
◆データ推進室の概要
※参考URL:https://www.recruit.co.jp/employment/mid-career/data_lp/
データ推進室は、リクルートにおけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用などに責任を持つ組織です。
現在約300名ほどの従業員が所属しており、データサイエンス/エンジニアリング/ビジネスの様々な専門性を持つ社員が所属しています。

◆データ推進室の目指すスタイル
エンジニアやデータサイエンティストがリクルートの全事業領域をまたいで業務に取り組むことで、 事業と個人の成長を同時に実現するスタイルを目指します。

◆データ推進室の将来像
・4万5千人の社員が安全かつ自由にデータを活用できるよう整備を進めていく
・一部のエンジニアやデータサイエンティストだけがデータを活用するよりも、社員全員でデータを活用することで「予測できない大きな変化」を起こす
・データを活用できる環境をつくり、自分自身が想像もつかない未来をつくるためデータを安全に自由に、優秀な次の世代のために、着実に地盤を固めていく
・利益を生み出すコアコンピタンスを「エンジニアリング」へ。“テクノロジーの力”で成長していくスタイルを確立し、ビジネス上の競争力強化を図る

【ポジションの魅力】
◆技術選定における裁量が大きい
サービス推進の観点で合理性が認められれば積極的に新たな技術や手法が採用される環境です。
開発手法は、サービス規模や成長ステージによって様々ですが、より良い手法とわかれば、開発途中で手法を切り替えるフットワークの軽さがあります。
開発組織・環境や技術面において、リクルートは今、まさに変革の時を迎えています。
そのため、新しい開発手法の検討から実施までを、エンジニア一人ひとりが主体者として積極的に取り組むことができ、また会社からもそれを求められます。

◆キャリアの幅広さ
マネジメントだけ、特定の技術領域の開発だけ、といったキャリア形成ではなく、多様なデータのキャリアを形成することが可能です。
特にリクルートは、データ基盤が整っています。「データを整えるフェーズ」は超えたプロダクトが多数あり、多岐に亘るプロダクト数と接点量(≒ユーザ数の多さ)を基に実効性の高いデータ利活用に携わることが可能です。

【社員インタビュー】
■社員インタビュー(データサイエンティスト)
 https://www.recruit.co.jp/employment/mid-career/interview/datascientist/
■社員インタビュー(機械学習エンジニア)
 https://www.recruit.co.jp/employment/mid-career/interview/machinelearningengineer/
■社員インタビュー(データエンジニア)
 https://www.recruit.co.jp/employment/mid-career/interview/dataengineer/
■社員インタビュー(アナリティクスエンジニア)
 https://www.recruit.co.jp/employment/mid-career/interview/analyticsengineer/

募集人数

5人

応募条件

技能/経験

■必須要件:
・ビジネス課題に対して、統計解析/機械学習の手法を適切に選定し、自身でモデリングを行い、アウトプットできる方
・記述統計・推測統計・基礎的な機械学習のアルゴリズムについて原理を理解している方
・概念設計にもとづき、メンバーとして自身の意図通りにプロダクションレベルでのプログラミングができる方

■歓迎要件
・単案件の要件定義および必要なドキュメント等を作成できる方
・複数のデータソースを統合する要件を整理し、システムを設計することができる方
・データサイエンスに関係する論文や学会発表内容を理解し、自身でプロトタイプを実装・評価することができる方
・計算量、メモリ利用効率、データ型、利用ライブラリ、実装対象プラットフォームなどの各種制約を意識した上で適切なプログラミングができる方
・アルゴリズムやプログラミング言語の基礎を理解しており、実装言語による制約を受けない方

学歴

不問

職務経験

(3年以上)

業界経験

不問

年齢

年齢制限不問  

英語力

不問

その他語学力

語学力詳細

※外国語、歓迎※

勤務条件

雇用形態

無期雇用

試用期間

有り(6か月)

給与

月給制

年収:543万円 ~ 1,600万円

月収:38万円~114万円

月額基本給:29万円~

賞与・インセンティブ

年2回  

※賞与:6月・12月

昇給

年2回査定あり(4月、10月)

勤務地

東京都

出向

出向:有り (Quipper Limited Japan Branchへの出向の可能性あり)

就業時間

09:00~18:00

休憩時間:1時間

残業:月10時間~30時間程度

固定(定額)残業代制
■フレックスタイム制
・1日の標準労働時間は8時間としますが、出・退勤時間は、各自の職務内容と自由裁量に委ねています
・月の所定労働時間(8h ×勤務月の所定労働日数)を満たすように就業すること
・清算期間:1ヵ月単位

■参考資料(働き方・働く場所):
https://www.recruit.co.jp/people/workstyle/

残業手当

定額の残業代+通常の残業代

固定残業時間 35時間 / 月
固定残業代 85,202円 ~ 207,518円 / 月
※時間外労働の有無に関わらず、35時間分の固定残業代をグレード手当として支給
※超過勤務分は、超過勤務手当を別途支給

通勤手当

交通費:全額支給

その他手当

社員持株制度・育児休職制度・介護休職制度・看護休暇制度・退職一時金制度

休日・休暇

完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始

年間休日:145

年間有給休暇:初年度 15日 1か月目から
【休日・休暇詳細】
年145日(会社休日 140 日+指定休 5日)
※土曜日、日曜日、国民の祝日等を考慮し、会社カレンダーの定めるところによる。

年末年始、夏季、GW、出産育児休暇、ケア休暇、転勤休暇、
海外出張調整休暇、公傷休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、看護休暇、介護休暇、裁判員休暇など

社会保険

雇用保険, 健康保険, 労災保険, 厚生年金

介護保険

福利厚生

社員持株制度・育児休職制度・介護休職制度・退職金制度等

受動喫煙対策

就業場所 原則禁煙(分煙)

施設の敷地内又は屋内を原則禁煙とし,特定屋外喫煙場所や喫煙専用室等を設けています。

備考

在宅勤務有り フルリモート可 理由・回数を問わないリモートワークを全社導入しています。また、全国多数のサテライトオフィスと提携しています。出社しないことを前提とした働き方へシフト、働く場所の柔軟性を高めています。 副業・兼業可 ■上記年収はモデルであり、スキル・経験を考慮の上決定致します。

選考内容

選考プロセス

適性試験:有り 面接回数:3回~4回
※選考過程で、適性試験・コーディングテスト(GitHubアカウントが必要となる場合あり)を実施する場合がございます

求人No.:NJB2248422

最終更新日:2024/10/15

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