機械学習エンジニア

AI組織の立ち上げを担うAIリードエンジニア

Pythonpandasnumpysklearn
東京都 / 恵比寿駅850~1200万円
株式会社DROBE

業務内容

責任、任される仕事内容

【業務内容】
-機械学習チームの組成
-DROBE の機械学習機能開発
-ML インフラの構築運用
-データパイプラインの整備運用

▼具体的には
・CTOや他の役員と協力しながら機械学習のチームを組成する
・機械学習モデルの設計/開発と運用
・機械学習を使うシステムの設計/開発と運用
・サービスと解析の両方に最適なデータ構造の設計、実装
・データの可視化や解析基盤の構築や運用
・API 等を通じた外部サービスやシステムとの連携
・インフラの構築と運用、自動化

なぜそれをやって欲しいのか

【募集背景】
DROBE では機械学習を使ったスケールを前提にサービスを設計しており、機械学習の成功が会社の成功に直結しています。機械学習向けのデータを集めやすいように設計されたサービスなので質の高いデータが毎日溜まっていく環境です。
これらのデータを使って機械学習の社会実装を進めたいエンジニアを募集します!

具体的には下記のようなことを行なっています

・スタイリングの補助 / 自動化を行うモデルの開発
・在庫等の制約条件を加味した最適化問題の解決
・需要の予測
・最適な価格の推定
・ユーザーのクラスタリング

これから機械学習のチームを本格的に立ち上げていく状況ですので、
機械学習エンジニアとして手を動かしつつもチームのリーダーとして活躍したい方を探しています!

エンジニアリング以外の仕事・姿勢への期待

プロダクトやユーザー視点での提案・コミット
強く期待する
期待する
どちらでもない
期待しない
全く期待しない
ビジネス視点での提案・コミット
強く期待する
期待する
どちらでもない
期待しない
全く期待しない
ピープルマネジメント
強く期待する
期待する
どちらでもない
期待しない
全く期待しない

求める人

必須のスキル・経験

・自分自身の意見を持ち、課題を自ら発見してそれを解決する道筋を立てられる方
・統計や機械学習を用いたプロジェクトに参画した経験が2年以上ある
・実務においてデータを分析して課題解決した経験がある
・Python:Pandas / Numpy / sklearn の理解、またそれらを使った実務経験がある

あると望ましいスキル・経験

・ワークフローエンジンを利用したデータパイプラインの設計と運用の経験がある
・tensorflow / pytorch などを用いた深層学習モデルの構築経験がある
・Webサービスのバックエンド開発の経験が3年以上ある
・何らかのレコメンドやそれに纏わる周辺領域の開発や運用をした経験がある

労働条件

雇用区分正社員・契約社員
新卒 / 中途中途採用
勤務制度裁量労働制
勤務地の住所〒150-0013 東京都渋谷区恵比寿4-22-7 イーストスクエア恵比寿4F
待遇・福利厚生

・フルリモートワーク可能
・健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、定期健康診断実施、確定拠出型年金制度
・PC支給
・オフィス勤務時はコーヒー/ジュース等飲み放題

求人の特徴

リモートワーク可

副業可

スタートアップ

ストックオプションあり

休日・休暇

・年間休日120日
・入社時有給休暇付与あり

試用期間

3ヶ月(待遇は本採用時との変更点無し)

受動喫煙防止措置に関する表記

屋内に喫煙室はございません

企業情報

会社名株式会社DROBE
企業URL

https://drobe.co.jp/

資本金

1億円

設立年月日

2019年4月1日

代表者氏名

山敷 守

従業員数

34

本社所在地

東京都渋谷区恵比寿4-22-7 イーストスクエア恵比寿4F

何をやっている企業か

株式会社DROBEは、2019年に創業した、ファッション×デジタルで新しい体験を提供するスタートアップです。

現在はオンラインパーソナルスタイリングサービス「DROBE」を開発・運営。「DROBE」は、2019年9月のサービスリリース以来、会員数は現在約5万人を突破し、成長を続けています。

人工知能とスタイリングのプロのスキルを融合させ、単なるECではなく、お客さまに寄り添った形でオンライン上のファッション体験をお届けすべく、大手メーカー、物流会社、倉庫会社など、様々なステークホルダーを巻き込んで、システム/サービス/ビジネスモデルを構築しています。

企業からのメッセージ

DROBEがエンジニアリングで大切にしていることは3つあります。下記に共感してくれる方は、ぜひお話しさせてください!

1つめ:データドリブンな設計と運用
-----
DROBE では機械学習による効率化やスケール、またデータ分析による意思決定と改善など、データを軸としてサービスや業務を設計しています。その根幹を担うデータを効果的に使える形にするために設計のレベルでしっかりとデータの運用までを考えています。

2つめ:適切なチャレンジ
-----
DROBE では適切にチャレンジする事を推奨しています!過度に失敗を恐れずに積極的に新しい技術ややり方を模索します。
また、負債を負債のままにしないよう、各種ツールのバージョンアップやリファクタなども定期的に行なう文化です。

3つめ:改善サイクルを回す
-----
施策を行うだけではなく、必ず振り返り、分析を行います。
機械学習モデルなども、仮説と検証を繰り返し行う事でブラックボックスにならないように、改善サイクルに載せていきます。


AI組織の立ち上げを担うAIリードエンジニア

株式会社DROBE