求人の魅力

外国籍メンバーの割合

Less Than

英語利用割合

Less Than

求人の魅力

外国籍メンバーの割合
Less Than

英語利用割合
Less Than

関連スキル

経験分野・業務

機械学習

プログラミング

Python

ライブラリ・フレームワーク

PyTorch

求められる言語能力

必須

歓迎

求められる言語能力

必須

日本語: ビジネス

英語: 挨拶以下

歓迎

データなし

仕事内容

《職務内容》
同社では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・生成AIや最適化などの技術の活用は、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てモデル開発の要件定義・開発・実装をリードしていただきます。

《技術環境》
ML基盤 : Sagemaker
モデル実装：PyTorch
Data warehouse: Snowflake
ETL: dbt
Orchestration : Airflow
CI/CD: 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

《ポジションの魅力》
・データ活用による会社の変革の中心となる
「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」を成長戦略として掲げていることからもわかる様に、同社においてデータ利活用は、喫緊の経営課題です。機械学習エンジニアが機械学習・生成AI・最適化等の技術を用いてプロダクトを進化させる中心的な役割を担っていただきます。

・新しい組織の立ち上げに関われる
再構築した情報利活用基盤をビジネスに定着させ、より一層改善するために全社的なデータ活用組織の立ち上げを行っています。既にビジネスの中心となる需要予測やレコメンデーションを主にプロダクトの進化をドライブしていますが、より素晴らしいプロダクトとするアイデアは山積みです。それを実現する組織の立ち上げを共に行い、食の課題解決するサービス進化を共に進めて行くメンバーを募集しています。

・仕事のアウトプットに集中し技術力を伸ばせる環境
リモートワーク可で自分が一番集中できる場所を選んで仕事を行っていただけます。またコアタイム無しの裁量労働制で求められるアウトプットを出す事に集中して仕事いただけます。
副業可で他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、エンジニアとしてのスキルを伸ばす事が可能です。また社内ではデータサイエンスやデータエンジニアリングの勉強会なども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。

・多種多様なデータを活用したモデル実装を経験する
同社は生産者と消費者を直接繋ぐ役割をになっており、その中で生産者と消費者、そしてその間の物流のデータ全てを持っており、定型データのみならず、画像やテキストデータなどデータの形も様々です。しかも、同事業の他にもB2C事業、保育事業向け食材宅配などのB2B事業など多くの事業があり、モデル運用の要件も多様です。それらの多様多様なデータを活用したモデルを実装する経験が得られます。

《Key Job Responsibilities》
・AI・MLのビジネス実装
・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はもちろんであるが、加えて要件定義、実装後の運用も含む
・機械学習モデル開発・運用プロセスの生産性向上

必要なスキルと経験

《基本条件》　・Pythonアプリケーション開発（Git, Docker等も利用。MLアプリケーションか　　どうかは問わない）3年以上の経験　・クラウド（AWS/ GCP）の1年以上の利用経験　・機械学習の前処理・アルゴリズム等の基礎知識　・MLOps、DevOpsのアジャイル開発経験　・機械学習モデルを開発・実装・実運用した1年以上の経験　・ビジネスに興味を持ち、オペレーション/実務にも積極的に関与しながらビジネスが　　どの様に動いているか、そしてその課題がどこにあるのかを理解しようとする態度　・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AI/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）《歓迎条件》　・同社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　・自ら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　・AI/MLプロジェクトの要件定義を行った経験　・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　・クラウド資格保持者（AWS Certified Machine Learning等）　・機械学習の前処理・アルゴリズム等の深い知識　・AtCoderなど競技プログラミングコンペティションでの経歴　・Kaggleなどのデータサイエンスコンペでの入賞経験

サインアップするとすべての内容が閲覧できるようになります。

すでにGitTapアカウントをお持ちの場合はログインしてください。

労働条件（勤務時間、待遇・福利厚生、休日・休暇）

9:30～18:30（8時間/hours、１時間休憩/hour break）
※（コアタイムなしの裁量労働制）
在宅勤務一部可(Some Telecommuting)
なし/None
介護休暇(Nursing Care Leave)
出産育児休暇(Parental Leave)
土日祝(Saturday/Sunday/National Holiday)
年末年始休暇(New Year Holiday)
年次有給休暇(Annual Paid Leave)
慶弔休暇(Congratulations & Condolence Leave)
通勤手当(Commuting Allowance)
社会保険完備(Full Social Insurance)
健康診断(Medical Checkup)
・リモートワークや時短応相談
　※パパママ社員も多数、働いています
・副業OK
・服装自由
・社員割引あり
・完全週休2日制(土・日)
　※場合により土日どちらか出勤ありますが、代休取得していただきます
・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）

選考フロー

選考フロー：書類選考　⇒面接（オンライン・対面）　⇒内定
※選考途中で適性検査の受検をお願いしています。
※個別にフローが変更となる場合があります。

事業内容

外国人IT人材の転職支援に特化した人材紹介事業

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求人の魅力

外国籍メンバーの割合

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英語利用割合

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英語利用割合
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経験分野・業務

機械学習

プログラミング

Python

ライブラリ・フレームワーク

PyTorch

求められる言語能力

必須

歓迎

求められる言語能力

必須

日本語: ビジネス

英語: 挨拶以下

歓迎

データなし

仕事内容

《職務内容》
同社では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・生成AIや最適化などの技術の活用は、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てモデル開発の要件定義・開発・実装をリードしていただきます。

《技術環境》
ML基盤 : Sagemaker
モデル実装：PyTorch
Data warehouse: Snowflake
ETL: dbt
Orchestration : Airflow
CI/CD: 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

《ポジションの魅力》
・データ活用による会社の変革の中心となる
「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」を成長戦略として掲げていることからもわかる様に、同社においてデータ利活用は、喫緊の経営課題です。機械学習エンジニアが機械学習・生成AI・最適化等の技術を用いてプロダクトを進化させる中心的な役割を担っていただきます。

・新しい組織の立ち上げに関われる
再構築した情報利活用基盤をビジネスに定着させ、より一層改善するために全社的なデータ活用組織の立ち上げを行っています。既にビジネスの中心となる需要予測やレコメンデーションを主にプロダクトの進化をドライブしていますが、より素晴らしいプロダクトとするアイデアは山積みです。それを実現する組織の立ち上げを共に行い、食の課題解決するサービス進化を共に進めて行くメンバーを募集しています。

・仕事のアウトプットに集中し技術力を伸ばせる環境
リモートワーク可で自分が一番集中できる場所を選んで仕事を行っていただけます。またコアタイム無しの裁量労働制で求められるアウトプットを出す事に集中して仕事いただけます。
副業可で他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、エンジニアとしてのスキルを伸ばす事が可能です。また社内ではデータサイエンスやデータエンジニアリングの勉強会なども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。

・多種多様なデータを活用したモデル実装を経験する
同社は生産者と消費者を直接繋ぐ役割をになっており、その中で生産者と消費者、そしてその間の物流のデータ全てを持っており、定型データのみならず、画像やテキストデータなどデータの形も様々です。しかも、同事業の他にもB2C事業、保育事業向け食材宅配などのB2B事業など多くの事業があり、モデル運用の要件も多様です。それらの多様多様なデータを活用したモデルを実装する経験が得られます。

《Key Job Responsibilities》
・AI・MLのビジネス実装
・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はもちろんであるが、加えて要件定義、実装後の運用も含む
・機械学習モデル開発・運用プロセスの生産性向上

必要なスキルと経験

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労働条件（勤務時間、待遇・福利厚生、休日・休暇）

9:30～18:30（8時間/hours、１時間休憩/hour break）
※（コアタイムなしの裁量労働制）
在宅勤務一部可(Some Telecommuting)
なし/None
介護休暇(Nursing Care Leave)
出産育児休暇(Parental Leave)
土日祝(Saturday/Sunday/National Holiday)
年末年始休暇(New Year Holiday)
年次有給休暇(Annual Paid Leave)
慶弔休暇(Congratulations & Condolence Leave)
通勤手当(Commuting Allowance)
社会保険完備(Full Social Insurance)
健康診断(Medical Checkup)
・リモートワークや時短応相談
　※パパママ社員も多数、働いています
・副業OK
・服装自由
・社員割引あり
・完全週休2日制(土・日)
　※場合により土日どちらか出勤ありますが、代休取得していただきます
・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）

選考フロー

選考フロー：書類選考　⇒面接（オンライン・対面）　⇒内定
※選考途中で適性検査の受検をお願いしています。
※個別にフローが変更となる場合があります。

事業内容

外国人IT人材の転職支援に特化した人材紹介事業

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