社名
社名非公開
職種
データサイエンティスト
業務内容
新たな課題に向かう時、プロダクトマネージャーと密接に協力します。この段階ではビジネス上の課題を深く理解し、機械学習が解決可能な問題として落とし込みます。場合によっては機械学習を使わない方法も提案します。
▼MLパイプラインの構築・改善モデル構築と改善に取り組みます。このフェーズでは、プロダクション環境へモデルを組み込むことをゴールとすることが重要になります。効率的なMLパイプラインを構築し、モデルの迅速な実験などの改善を可能にします。プロダクション環境へのリリース後は、広告配信ログなどを元にフィードバックサイクルを実現します。
求められる経験
...
機械学習エンジニア.
- posted 10 june 2024
- closes 30 april 2025
experience
当社のDSP月間270億インプレッション（2022/8実績）が発生します。これらの広告配信は機械学習を使い10msと短い間に自動的に入札価格などの意思決定を行っています。機械学習エンジニアには低レイテ
the application process.
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- 社名社名非公開職種データサイエンティスト業務内容機械学習グループのリーダーとして参画して頂き、各ゲームタイトルの担当チームと組織横断的に連携し、機械学習を用いてタイトルの開発・運用などの支援をリードしていただきます。データ基盤には、数千万ダウンロードを誇るタイトルをはじめ全タイトルのゲームのプレイヤーデータがクラウド上で集約されています。そのデータ基盤を活用して、弊社事業を加速する機械学習の効果的な利用方法の提案・モデル構築・運用までを行います。ゲーム内コンテンツの作成支援や品質管理まで多岐に渡るビジネス課題を機械学習モデルで支援します。■主な業務内容・機械学習プロジェクトの推進 機械学習を用いた新規サービス・機能の開発、既存サービスの改善 プロジェクト計画の立案、進捗管理、課題解決、成果報告 関係部署との連携、調整・機械学習モデルの開発・運用 機械学習モデルの設計、構築、評価、運用 データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング モデルの精度向上、パフォーマンス改善・チームマネジメント チームメ社名社名非公開職種データサイエンティスト業務内容機械学習グループのリーダーとして参画して頂き、各ゲームタイトルの担当チームと組織横断的に連携し、機械学習を用いてタイトルの開発・運用などの支援をリードしていただきます。データ基盤には、数千万ダウンロードを誇るタイトルをはじめ全タイトルのゲームのプレイヤーデータがクラウド上で集約されています。そのデータ基盤を活用して、弊社事業を加速する機械学習の効果的な利用方法の提案・モデル構築・運用までを行います。ゲーム内コンテンツの作成支援や品質管理まで多岐に渡るビジネス課題を機械学習モデルで支援します。■主な業務内容・機械学習プロジェクトの推進 機械学習を用いた新規サービス・機能の開発、既存サービスの改善 プロジェクト計画の立案、進捗管理、課題解決、成果報告 関係部署との連携、調整・機械学習モデルの開発・運用 機械学習モデルの設計、構築、評価、運用 データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング モデルの精度向上、パフォーマンス改善・チームマネジメント チームメ
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