職種
ITエンジニア > 社内システム > 社内システム開発・運用
勤務地
関東 > 東京都
業種
特徴
| 企業名 | 社名非公開 |
| 年収 | 700万円～1500万円 |
| 勤務地 |
東京本社
住所：141-0032 東京都品川区大崎1-11-2 ゲートシティ大崎 イーストタワー5F 最寄駅：JR山手線/JR埼京線/JR湘南新宿ライン/東京臨海高速鉄道りんかい線＜大崎駅＞下車 |
| 職種 | 社内システム開発・運用 |
| 業種 | インターネット関連 |
| ポイント |
・当社経由の紹介実績多数
・初回面談にて求人詳細を説明します ・面接対策を細かく実施しており書類通過率を高めるサポートもいたします。 |
| 仕事内容 |
【業務概要】
《チームミッション》 ＜データを活用して食に関する社会課題を解決し、ビジネスを成長させる＞ ＜ビジネスモデルとテクノロジーの力で地球にも人にもよい食を提供する＞を成長戦略にDXプロジェクトが進行しており、 その中で情報利活用基盤の再構築とその基盤を用いたデータ活用を進めています。 その基盤を活用してデータ利活用を全社横断で進めるために、データガバナー、データエンジニア、データサイエンティスト、 MLエンジニアなどが集まったデータマネジメントオフィス（DMO）を立ち上げています。 DMOは全社のデータ活用を推進するために、データ・BIガバナンスを推進する役割と、 機械学習などの技術を活用して事業部の課題を解決する役割の二つを担っています。 本格的なデータ活用は今始まったばかりで、解決する課題が山積みとなっています。 しかしそれだけ大きな伸び代があり、データ活用組織を自分が作り、データドリブンな会社を実現して食の課題を解決し、 社会に大きなインパクトを残してやるという熱い熱意を持ったメンバーを募集しています。 《職務内容》 食の社会課題のデータを用いて解決するために、データサイエンス等の技術を活用したビジネス課題の解決を進めています。 機械学習や最適化などの難易度の高い技術の活用は、データマネジメントオフィス（DMO）が全社横断的に担当するため、 機械学習モデルの開発・運用・実装をend to endでチームが担当します。 機械学習エンジニアはエンジニアリングのベストプラクティスに基づいで機械学習モデルの開発・実装をリードしていただきます。 《技術環境・ポートフォリオ》 DWH : Snowflake メトリクスレイヤー：LookML BI : Looker ELT：AWS DMS Data Observability : dbt test, Grew DataBrew Orchestration : Airflow, Digdag CI/CD: Jenkins, GitHub Actions IaC：Terraform ソースコード管理：GitHub, GitLab コミュニケーションツール：Slack, Google Chat 監視：Datadog, NewRelic, Mackerel 《Key Job Responsibilities》 ・機械学習パイプライン/モデル/プロダクションコードの開発 ・機械学習モデル開発・運用プロセスへのエンジニアリングベストプラクティスの導入 ・機械学習システムアーキテクチャの選定 ・業務部門の担当者、データサイエンティスト、データエンジニア等の関係者と連携した要件定義 |
| 求める人材 |
《必須要件》
・機械学習モデルを開発・実装・実運用した2年以上の経験 ・Pythonでプロダクションレベルのアプリケーション開発・運用で3年以上の経験 ・MLOps、DevOpsのアジャイル開発経験 ・機械学習の前処理・アルゴリズム等の基礎知識 ・関係部署と円滑な意思疎通が可能なコミュニケーション力 ・これまでに使った事がない新たな技術でも、自ら調べて実装する自発性と好奇心 ・最新のMLOpsトレンドをフォローできるだけの英語読解力 ・技術のもたらすインパクトとビジネスニーズの両方を考慮して技術の導入可否を適切に判断できる力 ・ビジネスレベル以上の日本語力（JLPT N2以上） 《歓迎要件》 ・クラウド技術（特にAWS）での経験 ・OSS, SaaSのツールを利用し機械学習モデルの開発・管理・運用する機械学習基盤を構築・運用に関わった経験 ・MLOpsツール（SaaS、OSS）の導入・運用経験 -Airflow, SageMaker Pipeline, Kubeflow等のMLパイプラインツール -Aporia, Evidently AI等のモデルモニタリングツール -Kserve, Seldon Core, TorchServe等のモデルサーブ -MLflow等でのモデル管理 -Vertex AI, SageMakerなど以上全てを含むプラットフォーム ・機械学習の前処理・アルゴリズム等の深い知識 ・業務担当者から課題をヒアリングし解決方法を提案した事がある経験 ・自分が主導して機械学習モデルをビジネス実装し定常運用した事がある経験 ・Kaggleなどのデータサイエンスコンペでの入賞経験 ・AtCoderなど競技プログラミングコンペティションでの経歴 ・オイシックスの食の課題の解決というミッションに共感していただける方 |
| 給与 |
年収：7,000,000円～15,000,000円
※給与は前職考慮の上、経験・スキルに応じて決定します。 ※上記年収帯以外をご希望の場合はご相談ください。 |
| 雇用・契約形態 | 正社員 |
| 待遇・福利厚生 |
＜各手当・制度補足＞
通勤手当：交通費全額支給 社会保険：各種社会保険完備 ＜教育制度・資格補助補足＞ ■配属部署でのOJTがメインとなります。 ■外部研修受講補助 ＜その他補足＞ ■副業OK ■服装自由（私服可） ■社員割引あり ■健康診断 ■仮眠スペースあり ■フリースペースあり（ランチや休憩など自由に使えます） |
| 勤務地 |
東京本社
住所：141-0032 東京都品川区大崎1-11-2 ゲートシティ大崎 イーストタワー5F 最寄駅：JR山手線/JR埼京線/JR湘南新宿ライン/東京臨海高速鉄道りんかい線＜大崎駅＞下車 |
| 勤務時間 |
＜労働時間区分＞
専門業務型裁量労働制 みなし労働時間/日：8時間00分 休憩時間：60分 時間外労働有無：無 リモートワーク：相談可（週4日リモート・在宅） 標準的な勤務時間帯：9:30～18:30 |
| 休日・休暇 |
完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇12日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数120日 有給休暇、慶弔休暇、産休育休、介護休暇取得制度 |
| 選考の流れ | 書類選考⇒面接2~3回⇒内定 |
| 掲載期間 | 2024/04/15（月） ～ 2024/05/19（日） |
| 更新日 | 2024/03/18（月） |
| 設立 | 2000年6月 |
| 従業員数 | 1,927（2022年3月31日時点） |
| 資本金 | 非公開 |
| 売上高 | 非公開 |
| 事業内容 |
【事業内容】
・インターネット通信販売事業 感動食品専門スーパー:食品販売サイトとしては国内最大規模 ・店舗宅配事業 牛乳販売店はじめ、酒販店等の店舗を通じて、宅配チラシにより二次商品としての宅配商品を提供 |
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