JOB ID:44047
給与 | 300万円 〜 800万円 |
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業種 | IT・通信・インターネット |
勤務地 | 東京都 |
業務内容 | 【グループ研究開発本部とは】 GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 主な事業領域 ・インターネットインフラ事業(ドメイン、ホスティング/クラウド、アクセス、決済、EC支援、セキュリティ) ・インターネット広告・メディア事業(メディア、アドテク、クーポン・ポイント) ・インターネット金融事業(証券、銀行) ・暗号資産(仮想通貨)事業(交換所、マイニング、NFT) 最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 【プロジェクト業務】 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 1.フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。 2.アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。 3.アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。 4.その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。 ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。 【配属先例】 経験:大学でソフトウェア工学・データベース工学を学び、大学院では自然言語処理(トピックモデル)を主に研究。 前職はWebアプリケーション開発に従事。 配属先:世界 No.1 規模の金融データを扱うプロジェクトにデータ分析エンジニアとしてアサイン。 データを格納している Hadoop 上で Python/PySpark による解析モデルや実装開発をリード。 データ分析や解析アルゴリズム検討、モデルチューニングも担当。 能力に応じてデータサイエンティストとして進むことも、プロジェクトマネージャとしてのキャリアにチャレンジすることもできます。 【利用技術】 ●解析手法 ・機械学習:アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、ニューラルネットワーク (MLP)、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル) ・統計分析:t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など) ●開発技術/環境 ・Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Scala、Java ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle ・TensorFlow、Spark(PySpark)、Hive、Hadoop/HDFS、Sqoop ・GCP(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど)、AWS(S3、SageMakerなど) ●開発ツール ・Trello、Atlassian(Jira、Confluence) ・PyCharm、Jupyter、HUE、VS Code ・Tableau ●開発手法 ・アジャイル開発(scrumベース) |
応募資格 | 【必須要件】以下をすべて満たした方 1.「機械学習」モデルを実業務で実装し本番運用した経験。 2.システム開発におけるテストをきちんと行える。 3.大学・大学院・専門高校などで情報工学/情報科学系を専攻した、あるいは同水準の知識を有している。 【歓迎する経験】 1.システム開発の業務経験(設計、実装、テスト)が1年以上。 2.Pythonでたくさんコーディングした経験。PyData(numpy、scipy、pandas、scikit-learnなど)の利用経験。 3.「確率論・統計学」の基礎が身についている。 4.ビッグデータ&分散処理技術(Spark、Hive、Hadoop、クラウドの該当サービスなど)の利用経験。 5.コンサルタントまたは事業部門の経験。 【求める人物像】 1.手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方。 2.どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。 3.一人では到底できない大きな成果をチームで目指せる方。 4.データや結果を鵜呑みにしないで、常にクリティカルシンキングを行える方。 |
福利厚生 / 待遇 | 開発環境:WindowsのデスクトップPC、ノートPCをご用意。各自の業務内容にあわせて、メモリの増設、デュアルディスプレイ等の対応を行っています。必要に応じてノートPCをMacにすることも可能。 2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与(必要に応じて機種変更可)。https://recruit.gmo.jp/engineer/env/development/ オフィス環境:GMOインターネットのオフィスは、渋谷駅から徒歩3分のセルリアンタワーにあります。 https://recruit.gmo.jp/engineer/env/office/ 福利厚生:様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。 https://recruit.gmo.jp/engineer/env/welfare/ ・シナジーカフェ 「GMO Yours」 ・キッズルーム 「GMO Bears」 ・マッサージ&おひるね 「GMO Bali Relax」 ・おひるねスペース 「GMO Siesta」 ・GMO Gallery ・GMOすごいエンジニア支援制度 エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。データサイエンティストも対象です。 ・GMOすごい健康支援プログラム ・コミュニケーション支援 (イベント補助制度) ・公募制度/立候補制度 ・GMOブレイクスルーオプション (FA制度) 社内制度:入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。 https://recruit.gmo.jp/engineer/env/system/ 社内イベント: 四半期毎にグループパートナーが一堂に集う全体ミーティングを開催しています。業績報告やグループ各社の状況報告などが行われます。 https://recruit.gmo.jp/engineer/env/event/ 技術系イベント:会議スペースやコミュニケーションスペース「GMO Yours」を開放して、大型イベントを定期的に開催しています。 https://recruit.gmo.jp/engineer/support/schedule/ 待遇: ・従業員持株会 ・福利厚生補助制度 (スポーツクラブ/英会話等 補助金支給) ・確定給付企業年金制度 ・確定拠出年金制度 ・契約保養所 ・慶弔見舞金 ・育児短時間勤務/介護短時間勤務 ・在宅勤務制度(条件あり) ・給与支給一部をビットコインで受け取れる制度 新卒エンジニア向け研修プログラム:新卒エンジニア・クリエイターの技術力向上・適性判断を目的とした研修プログラム『GMOテクノロジーブートキャンプ』 |
勤務時間 | 10:00~19:00(休憩1時間、実労働時間8時間) ※業務状況により残業有 |
休日休暇 | 完全週休2日制(土日) ※※時間単位有給取得制度有 休暇制度:夏季休暇、年末年始休暇、産前・産後休暇、育児休暇、介護休暇、リフレッシュ休暇 備考:祝祭日、夏季休暇(5営業日)、年末年始休暇(6日間)、有給休暇、時間単位有給取得制度、 特別休暇 (リフレッシュ休暇/結婚休暇/産前産後休暇/育児休業/介護休業/看護休暇/配偶者出産休暇/病気休暇/忌引休暇 等) |