バックエンドエンジニア（データサイエンスチーム）

▼職務内容 当社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。 本ポジションでは ML（機械学習）を活用するエンジニアとして、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なプロダクトの設計・開発を担当していただきます。 具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築することが挙げられます。

また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。 モノタロウにとって重要な、データサイエンスグループにて、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として関わることが出来ます。 現時点でのML経験は問いません。

まずは学び、実践し、成長することを大切にする組織文化ですから、ぜひ私たちと共にMLエンジニアとして成長していきたいという方をお待ちしております。 ▼主な役割 ・データサイエンティストと協業したプロダクト開発 ・機械学習用のデータパイプライン開発 ・APIとパイプラインの開発、監視、運用 ・データベースツールの開発 ・内部用のライブラリ開発 ▼求めるスキル・経験 チーム開発で、サーバーサイドエンジニアリングを行った経験を重視します。

・Python/Go/Javascriptなどのプログラミング言語での開発経験 ・データベース管理と利用経験（例：Bigtable、BigQuery、MySQL） ・コンテナ技術（dockerなど）の利用経験 ・3名以上のチームでの開発経験 ▼あると望ましいスキル・経験 ・データサイエンスに関する基本的な知識 ・実務のAPIやデータパイプラインの開発、デプロイと運用の経験 ・マイクロサービス開発にかかわった経験（例：Kubernetes、PubSub、Terraform、Redis） ・機械学習フレームワークを使った経験（例：Tensorflow、PyTorch、XGBoost） ・GCPのサービス(Pub/Sub, Dataflow, BigTable) を用いたデータ基盤の開発運用経験 ・データサイエンティスト、フロントエンドエンジニア等の協業の経験 ・データ分析の経験（例：Python、Pandas、SQL、JupyterLab） ・統計学の基礎知識 ▼選考フロー 書類選考 ⇒ ＷＥＢテスト + １次面接 ⇒ ２次面接 ⇒ 最終面接 ※状況に応じて選考ステップが変動する可能性がございます。

▼参考コンテンツ・動画はこちら GunosyのMLエンジニアがモノタロウに転職して、リアルタイム推薦を手掛けている話 MonotaROのMLOps〜バンディットアルゴリズムの効果を最大化するリアルタイムデータパイプライン〜 「アルゴリズムの価値を最大化し、ユーザー体験を向上させる。 そのためには何でもやる」MLエンジニアグループ長が語る、多次元キャリアの設計図