【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断MLエンジニア（求人レコメンドの内製開発）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆450万円～800万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆450万円～800万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
マイナビの総合求人検索サイト マイナビジョブサーチ のユーザーへの求人レコメンドの開発業務となります。
上記の開発業務を内製開発にて行っており、本プロダクトにおけるユーザー体験を最大化する推薦システムに取り組んでいただきます。
＜業務詳細＞
・求人情報のテキストエンベディングシステムの改善
・レコメンドロジックの改善検証（コンテンツベースレコメンド、Two-Towerモデル）
・オンラインレコメンド基盤の開発
・A/Bテストを高速化するためのシステム開発
上記における開発、運用、保守、継続的なデリバリーが業務となります。
◆使用技術
・開発言語
Python
・Google Cloud
Vertex AI / BigQuery / Cloud Run / AlloyDB（PostgreSQL）/ Google Kubernetes Engine（GKE） など
・コンテナ技術
Docker / Kubernetes
・構成管理
Terraform
・CI/CD
GitHub Actions
・ワークフロー/パイプライン
Kubeflow Pipelines（Vertex AI Pipelines）
・機械学習ライブラリ
PyTorch / HuggingFaceなど
◆その他案件について
直近では上記の開発業務に従事いただきますが、状況によって新規生成AIプロダクトの技術検証・開発・運用・保守にも従事いただく可能性があります。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
AI担当部門においては、全社的にAIの活用を推進していくために、全社共通の機械学習基盤の構築を内製で進めております。開発にあたっては、一般的なAI開発の業務フローや、データサイエンスの知見もある程度必要になってきます。開発したAIモデルはその後の運用も必要になるため、より成熟したMLOpsを目指していく必要があり、運用に関する知見も必要です。このような多職種・多分野にわたる専門知識を動員し、最適な機械学習基盤を構築し、その活用を推進していくために、チームメンバーやステークホルダと協調していく必要があるため、コミュニケーション能力も求められます。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
マイナビの総合求人検索サイト マイナビジョブサーチ のユーザーへの求人レコメンドの開発業務となります。
上記の開発業務を内製開発にて行っており、本プロダクトにおけるユーザー体験を最大化する推薦システムに取り組んでいただきます。
＜業務詳細＞
・求人情報のテキストエンベディングシステムの改善
・レコメンドロジックの改善検証（コンテンツベースレコメンド、Two-Towerモデル）
・オンラインレコメンド基盤の開発
・A/Bテストを高速化するためのシステム開発
上記における開発、運用、保守、継続的なデリバリーが業務となります。
◆使用技術
・開発言語
Python
・Google Cloud
Vertex AI / BigQuery / Cloud Run / AlloyDB（PostgreSQL）/ Google Kubernetes Engine（GKE） など
・コンテナ技術
Docker / Kubernetes
・構成管理
Terraform
・CI/CD
GitHub Actions
・ワークフロー/パイプライン
Kubeflow Pipelines（Vertex AI Pipelines）
・機械学習ライブラリ
PyTorch / HuggingFaceなど
◆その他案件について
直近では上記の開発業務に従事いただきますが、状況によって新規生成AIプロダクトの技術検証・開発・運用・保守にも従事いただく可能性があります。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
AI担当部門においては、全社的にAIの活用を推進していくために、全社共通の機械学習基盤の構築を内製で進めております。開発にあたっては、一般的なAI開発の業務フローや、データサイエンスの知見もある程度必要になってきます。開発したAIモデルはその後の運用も必要になるため、より成熟したMLOpsを目指していく必要があり、運用に関する知見も必要です。このような多職種・多分野にわたる専門知識を動員し、最適な機械学習基盤を構築し、その活用を推進していくために、チームメンバーやステークホルダと協調していく必要があるため、コミュニケーション能力も求められます。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
◆AIシステム開発経験3年以上
・AI/MLパイプライン（例：KubeflowPipeline、Vertex AI Pipeline など）の設計と実装経験
・機械学習ライブラリ（例: PyTorch）の使用経験
・クラウドサービス（例：GoogleCloud、AWS、Azure）を用いたシステム開発経験
◆自然言語処理の知識
・基礎的な自然言語処理（特にテキストエンベディング）や機械学習アルゴリズムの原理
◆Pythonを使用した開発経験
◆設計に基づきプロダクションレベルでプログラミングをした経験
◆システムや処理の構成図、設計書作成能力
◆Gitを用いたソース管理
＜歓迎する経験・スキル・人物像＞
◇レコメンドシステムの開発経験
◇GoogleCloudの下記サービスを用いた開発、運用経験
・Comupte Engine
・Cloud Run
・BigQuery
・AI Platform（Vertex AI）
◇GitHub Actionsを用いた開発運用経験
◇MySQLやPostgreSQLの開発経験
◇Dockerの開発経験
◇Terraform等のIaCツールを利用したインフラ構築経験
◇実務において課題に応じて機械学習の手法を選定し実装した経験
◇チーム開発のリーダー経験
◇ビジネス英語スキル
◇各種ステークホルダーと積極的にコミュニケーションを取れる方
◇Google CloudやAmazon Web Serviceのベンダー資格をお持ちの方
◆AIシステム開発経験3年以上
・AI/MLパイプライン（例：KubeflowPipeline、Vertex AI Pipeline など）の設計と実装経験
・機械学習ライブラリ（例: PyTorch）の使用経験
・クラウドサービス（例：GoogleCloud、AWS、Azure）を用いたシステム開発経験
◆自然言語処理の知識
・基礎的な自然言語処理（特にテキストエンベディング）や機械学習アルゴリズムの原理
◆Pythonを使用した開発経験
◆設計に基づきプロダクションレベルでプログラミングをした経験
◆システムや処理の構成図、設計書作成能力
◆Gitを用いたソース管理
＜歓迎する経験・スキル・人物像＞
◇レコメンドシステムの開発経験
◇GoogleCloudの下記サービスを用いた開発、運用経験
・Comupte Engine
・Cloud Run
・BigQuery
・AI Platform（Vertex AI）
◇GitHub Actionsを用いた開発運用経験
◇MySQLやPostgreSQLの開発経験
◇Dockerの開発経験
◇Terraform等のIaCツールを利用したインフラ構築経験
◇実務において課題に応じて機械学習の手法を選定し実装した経験
◇チーム開発のリーダー経験
◇ビジネス英語スキル
◇各種ステークホルダーと積極的にコミュニケーションを取れる方
◇Google CloudやAmazon Web Serviceのベンダー資格をお持ちの方
勤務地詳細
■事業所のご案内
※勤務地は希望を考慮して決定します。
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勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）