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機械学習エンジニア / データサイエンス統括本部｜LINEヤフー株式会社

Salary: 850 - 1800 百万円

RustHadoopSparkPython

Minimum year of experience: 5

LINEヤフー

機械学習エンジニア

（データサイエンス統括本部）

ポジション概要

機械学習エンジニアとして、機械学習モデルやシステム開発（バッチ処理、オンライン学習、クライアント連合学習等の設計・構築）を担当し、革新的な機械学習技術の開発をリードするポジションです。

主な業務内容

  • リードエンジニアとして技術選定、設計、開発メンバーのサポート及びプロジェクト進行支援
  • 個別事業やサービス向け機械学習ソリューションの開発・実装、性能改善
  • 大規模データを用いた分散処理機械学習アーキテクチャおよびモデルの設計・開発・最適化
  • 機械学習関連ライブラリ・データパイプライン・中間生成データ等の標準化
  • 事業横断的な機械学習プラットフォームの設計・開発
  • テーブルデータや画像・テキスト等と画像・言語モデルを組み合わせた機械学習・情報推薦エンジンの開発・実装
  • 他組織との協業によるプロジェクト推進・リード

※業務範囲は会社規定による配置転換の可能性あり

求める人物像

  • 革新的な機械学習技術の創造に挑戦したい方
  • 新技術を常にキャッチアップし、学び続けられる方
  • 自律的に業務遂行が可能な方
  • 事業・ビジネス課題を機械学習技術で解決することにやりがいを感じる方

必要な経験・スキル

  • 機械学習、コンピュータサイエンス、数学の専門知識
  • 機械学習システムの設計と5年程度の開発経験
  • Python、Rust等のプログラミング言語に精通
  • Terabyte～Petabyte規模データでの探索・特徴量変換・モデル導出・システム実装・パフォーマンス評価
  • 分散処理システム（Apache Hadoop、Apache Spark、MPI等）の知識・経験（2年程度）

歓迎する経験・スキル

  • 大規模言語モデルやマルチモーダルモデルの開発・運用経験
  • 高QPS、低レイテンシな機械学習オンラインAPIの開発・運用経験
  • マイクロサービスアーキテクチャ設計・開発経験
  • クライアントサイド機械学習の設計・開発・運用経験
  • レコメンドシステムの設計・実装経験
  • 事業・ビジネス理解を活かした分析・提案スキル

開発環境

  • 開発言語: Python、SQL（Apache Spark）、Rust、Go
  • OS: Linux
  • MLライブラリ: PyTorch、Burn
  • コンテナ: Docker、Kubernetes
  • 監視: Prometheus、Grafana、Sentry
  • CI/CD: Argo CD、GitHub Actions
  • DB: Redis、MySQL、Apache Hadoop
  • その他ツール: Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira

報酬・手当

  • 想定年収: 850万円～1,800万円
  • 賃金形態: 月給制（固定残業代含む）
    • 基準給与：567,000円～1,200,000円
      • 基礎給与：439,000円～934,000円
      • 固定時間外手当（35時間分）：127,000円～267,000円
    • 賞与：年2回（業績による）
  • 諸手当: 時間外手当、通勤手当（上限月額150,000円）、リモートワーク環境手当（月額11,000円） など

雇用形態・勤務地

  • 雇用形態: 正社員（無期、試用期間3ヶ月）
  • 勤務地: 東京都千代田区紀尾井町
    • 配属後、会社事業所全てへの配置転換可能性あり
    • 車いす勤務可、屋内禁煙

就業時間

  • フレックスタイム制（標準労働時間7時間45分、コアタイムなし）
    • 標準勤務時間 9:30～18:15
    • 部署により通常勤務、シフト勤務あり
    • 育児・介護時短勤務制度あり

休日・休暇

  • 完全週休2日制（土日）、祝日、年末年始（12/29～1/4）
  • 有給休暇、特別休暇（慶弔、マタニティなど）、ハッピーフライデー、サバティカル休暇制度あり

福利厚生

  • 社会保険（健康・介護・厚生年金・雇用・労災）
  • 選択型確定拠出年金、総合福祉団体定期保険、長期所得補償、財形貯蓄、株式累積投資制度
  • 定期健康診断・人間ドック費用補助、社内マッサージ室、サークル、懇親会費補助等
  • ※制度適用には条件あり

人材育成・支援制度

  • 社員向け研修、語学・マネジメント研修、Job Challenge、サバティカル休暇、社会人ドクター進学支援 他
  • ※制度適用に条件あり

選考プロセス

  1. 書類選考
  2. 課題選考／適性検査
  3. 面接（複数回）／コンプライアンス・リファレンスチェック
  4. 内定

※選考内容はポジションにより異なる場合があります。

参考記事

インタビュー

  • データサイエンス組織の役割や過去事例の紹介
  • 様々なエンジニアの働き方ややりがいについてのインタビュー記事あり
※会社名や申込フォームなどは削除済み。必要に応じてリンク先や参照記事はダミーURLとしています。
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