【第二新卒可】インフラエンジニア（機械学習AI）
どんな仕事か
不動産情報・Webアクセスログ・アンケートなどのデータを活用し、リコメンドシステム、検索最適化、言語処理、画像解析など様々な課題に取り組みます。 プロダクトオーナーや機械学習エンジニアと連携しながら、機械学習を活用するためのシステム構築から、サービスのローンチ/運用・改善まで携わっていただきます。 【具体的な仕事内容】 ・機械学習アプリケーションのためのインフラ構築（例: インスタンス作成、DB構築） ・機械学習アプリケーションのアーキテクチャ設計・見直し（例: 既存リコメンドシステムのトラフィック増に応じてリアーキテクティング） ・機械学習システムの運用自動化/信頼性向上（例: CI導入）
この仕事の魅力
・不動産領域には広大なIT未開拓領域が存在します。ビジネスインパクトが非常に大きいため、不動産テック(ReTech/PropTech)として世界的に盛り上がりを見せています。 ・単純にエンジニアリング業務のみを切り取ってお任せするわけではなく、ビジネス課題の特定～施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 ・まだ世に出ていない不確実性が高い最先端の技術にも積極的に携わっていくので、マーケットを牽引していく仕事を体感できます。
必要なスキル・経験
・AWS, GCPを用いたシステム構築/運用経験（目安：１年以上） ・統計／数学の基礎知識（大学時代の経験可） 【求める人物像】 ・不確実性や難易度が高い案件に対するチャレンジ精神 ・最新理論を積極的に獲得し、打ち手につなげる施策接続力 ・ビジネス課題×機械学習で新ビジネスを企画するアントレプレナーシップ
歓迎条件
・大規模ログデータを処理するデータ・パイプラインの設計・構築経験 ・大規模かつリアルタイムなアクセスログを用いた機械学習基盤の設計・構築経験 ・SREの実務経験 ・データミドルウェア(Kinesis, ElasticSearch 等)の設定/運用経験 ・サービス、システムを理解した上で、各種提案およびプロジェクトを推進経験 ・テックリード/組織マネジメントの実務経験 ・ML Ops/DevOpsの実務経験 ・機械学習モデルを呼び出すAPI開発のためのプログラミング能力(SQL, Python, Flask, RDBMS 等)
選考プロセス
書類選考 ▼ 面接（2～3回）・SPI試験 ▼ 内定
| 想定年収 | 未設定 |
| ポジション | インフラエンジニア（機械学習AI） |
| 勤務地 | 東京都 |