株式会社バンダイナムコネクサス 機械学習系エンジニア の求人一覧
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グループ内への機械学習システムのモデル開発を担うMLエンジニアを募集！
データ戦略部について データ戦略部は、バンダイナムコグループにおける各事業データの集約・分析を行い、戦略立案や意思決定へ貢献することを目的としたデータ分析専門組織です。6つの組織で、次の役割を担っています。 ・「プロダクトアナリティクス課」：データ分析によるグループ内プロダクトの収益向上 ・「ビジネスソリューション課」：ゲームを中⼼とした新規商品企画/開発、プロモーション戦略の策定/実⾏場⾯における、データ活⽤⽀援や⼿法開発 ・「ストラテジー＆コンサルティング課」：グループ各社の事業戦略策定や意思決定のためのデータ活⽤⽀援 ・「IPストラテジーオフィス」：IP軸戦略の世界観確立、事例創出 ・「データプロダクト課」：データマネジメントを通したデータ活用推進と、機械学習アプリケーションでの事業貢献 ・「データサイエンスオフィス」：予測やシミュレーション等の分析テーマへの取り組みを通した意思決定支援 部門人数：約60名 ▼部署の詳細については下記ページもご参考ください。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao?slide=7 MLポジションについて 機械学習モデルのPoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。 ・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築） ・MLOpsエンジニア：ML基盤開発 ・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント 募集背景 データ戦略部の組織拡大に伴う増員のためとなります。 業務内容 ▼具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定） ・ECサービスへのレコメンド提供 ・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供 ・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発 ・反実仮想機械学習による施策効果の推定 ・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務 ▼担当業務範囲の詳細（※GCPを採用） ・ビジネス要求をもとにしたモデルの要件定義 ・モデル開発の方針設計 (EDA、特徴量選定、手法選定) ・モデル開発と精度改善 (ハイパーパラメーターチューニング、オフライン精度検証) ・オフライン検証結果のレポート作成 ・推論APIサーバー構築 ・システム稼働後のMLモデルの精度モニタリング ・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー) ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務 ポジションの魅力 ・立ち上げ期なので、技術的裁量を持ってMLチームの技術選定を行う事が出来る。 ・立ち上げ期なので、ML機能開発による事業貢献余地が大きい。 ・ML機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。 スキル・経験 ▼データサイエンス力 ・探索的データ分析の方針設計が出来る。 ・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る。 ・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る。 ・論文やTechBlogを参照してMLモデル開発に応用出来る。 ・オフライン検証のための指標を設計出来る。 ・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る。 ▼エンジニアリング力 ・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験 ・Pythonを利用した開発経験 ・アーキテクチャ設計力 (MLパイプラインの設計) ・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見 ・ワークフロー(例：Airflow, Prefect)に関する知見 ▼ビジネス力 ・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのML施策の考案) ・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準) ▼実務経験 ・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験 ▼語学力 ・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上） 開発環境 ・データ基盤：GCS, BigQuery ・分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）※内製で開発者向けプラットフォームを構築しています ・BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）, Looker ・CI/CD：GitHub Actions ・API：GKE ・ワークフローエンジン：Prefect, Cloud workflow, Cloud Run ・監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog ・インフラ構成管理：Terraform Cloud ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack(Teams) / Google Workspace / Notion ※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。 ※データ分析環境の詳細は以下の記事を参照下さい。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao?slide=34 求める人物像 ・チームワークを重視出来る方 ・エンタメビジネスに対する興味 ・自走力/巻き込み力 ・事業や組織の状況を俯瞰的に捉えられる方 ・Mission/Visonに共感していただける方。 続きを見る
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グループ内への機械学習システムの基盤開発を担うMLOpsエンジニアを募集！
データ戦略部について データ戦略部は、バンダイナムコグループにおける各事業データの集約・分析を行い、戦略立案や意思決定へ貢献することを目的としたデータ分析専門組織です。6つの組織で、次の役割を担っています。 ・「プロダクトアナリティクス課」：データ分析によるグループ内プロダクトの収益向上 ・「ビジネスソリューション課」：ゲームを中⼼とした新規商品企画/開発、プロモーション戦略の策定/実⾏場⾯における、データ活⽤⽀援や⼿法開発 ・「ストラテジー＆コンサルティング課」：グループ各社の事業戦略策定や意思決定のためのデータ活⽤⽀援 ・「IPストラテジーオフィス」：IP軸戦略の世界観確立、事例創出 ・「データプロダクト課」：データマネジメントを通したデータ活用推進と、機械学習アプリケーションでの事業貢献 ・「データサイエンスオフィス」：予測やシミュレーション等の分析テーマへの取り組みを通した意思決定支援 部門人数：約60名 ▼部署の詳細については下記ページもご参考ください。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao?slide=7 MLポジションについて 機械学習モデルのPoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。 ・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築） ・MLOpsエンジニア：ML基盤開発 ・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント 募集背景 データ戦略部の組織拡大に伴う増員のためとなります。 業務内容 ▼具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定） ・ECサービスへのレコメンド提供 ・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供 ・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発 ・反実仮想機械学習による施策効果の推定 ・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務 ▼担当業務範囲の詳細（※GCPを採用） ・バッチ推論基盤の開発 ・リアルタイム推論基盤の開発 ・Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発 ・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー) ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務 ポジションの魅力 ・立ち上げ期なので、技術的裁量を持ってMLチームの技術選定を行う事が出来る。 ・立ち上げ期なので、ML機能開発による事業貢献余地が大きい。 ・ML機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。 スキル・経験 ▼エンジニアリング力 ・アーキテクチャ設計力(例：MLパイプライン検討) ・クラウドサービス(特にGCP)に関する全般的な知見 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの知見 ・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見 ・ワークフロー(例：Airflow, Prefect)に関する知見 ・システム監視の知見 ・Pythonを利用した開発経験 ・GCPを用いた開発経験 ・Kubernetesの利用経験 ▼データサイエンス力 ・機械学習に関する基礎的な知識 (Deep Learning G検定レベル) ▼ビジネス力 ・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのML施策の考案) ・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準) ▼実務経験(※下記のいずれか) ・DevOpsエンジニア(もしくはMLOpsエンジニア)としての実務経験 ・データサイエンティストやMLエンジニアとの協業経験 ・MLエンジニアとしての実務経験 ▼語学力 ・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上） 開発環境 ・データ基盤：GCS, BigQuery ・分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）※内製で開発者向けプラットフォームを構築しています ・BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）, Looker ・CI/CD：GitHub Actions ・API：GKE ・ワークフローエンジン：Prefect, Cloud workflow, Cloud Run ・監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog ・インフラ構成管理：Terraform Cloud ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack(Teams) / Google Workspace / Notion ※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。 ※データ分析環境の詳細は以下の記事を参照下さい。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao?slide=34 求める人物像 ・チームワークを重視出来る方 ・エンタメビジネスに対する興味 ・自走力/巻き込み力 ・事業や組織の状況を俯瞰的に捉えられる方 ・Mission/Visonに共感していただける方。 続きを見る
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グループ内への機械学習システムの民主化を担うMLプロダクトマネージャーを募集！
データ戦略部について データ戦略部は、バンダイナムコグループにおける各事業データの集約・分析を行い、戦略立案や意思決定へ貢献することを目的としたデータ分析専門組織です。6つの組織で、次の役割を担っています。 ・「プロダクトアナリティクス課」：データ分析によるグループ内プロダクトの収益向上 ・「ビジネスソリューション課」：ゲームを中⼼とした新規商品企画/開発、プロモーション戦略の策定/実⾏場⾯における、データ活⽤⽀援や⼿法開発 ・「ストラテジー＆コンサルティング課」：グループ各社の事業戦略策定や意思決定のためのデータ活⽤⽀援 ・「IPストラテジーオフィス」：IP軸戦略の世界観確立、事例創出 ・「データプロダクト課」：データマネジメントを通したデータ活用推進と、機械学習アプリケーションでの事業貢献 ・「データサイエンスオフィス」：予測やシミュレーション等の分析テーマへの取り組みを通した意思決定支援 部門人数：約60名 ▼部署の詳細については下記ページもご参考ください。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao?slide=7 MLポジションについて 機械学習モデルのPoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。 ・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築） ・MLOpsエンジニア：ML基盤開発 ・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント 募集背景 データ戦略部の組織拡大に伴う増員のためとなります。 業務内容 ▼具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定） ・ECサービスへのレコメンド提供 ・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供 ・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発 ・反実仮想機械学習による施策効果の推定 ・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務 ▼担当業務範囲の詳細 ・MLプロダクト拡大戦略、ロードマップの策定、ビジネスインパクト創出までのシナリオ策定 ・（必要であれば）MLプロダクトを通して解決すべき顧客課題の深掘りや定量/定性分析 ・（必要であれば）MLプロダクト導入先のwebサービス/アプリの新規ログ開発依頼 ・ビジネス要求をもとにしたモデル/ML基盤の要件定義 ・MLエンジニアのモデルPoCのタスク管理 ・MLOpsエンジニアのML基盤構築のタスク管理 ・オフライン検証のレポート作成（※MLエンジニアと協業） ・ABテスト設計（※MLエンジニアと協業） ・MLプロダクトの導入成果の報告レポート作成（※MLエンジニアと協業） ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務 ポジションの魅力 ・立ち上げ期なので、技術的裁量を持ってMLチームの技術選定を行う事が出来る。 ・立ち上げ期なので、ML機能開発による事業貢献余地が大きい。 ・ML機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。 スキル・経験 ▼データサイエンス力 ・下記のMLエンジニアのタスクの内容が理解でき、方針を策定できる (a)探索的データ分析(EDA) (b)データ前処理 (c)サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量エンジニアリング (d)オフライン検証の設計 (e)ABテスト設計 (f)ほか ▼ビジネス力 ・データの取り扱いに関する利用規約、法令やガイドラインの理解力 ・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのMLプロダクトの考案) ・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル要件を定義出来る水準) ・ドキュメント作成能力 ・依頼元(主に事業サイド)との折衝能力 ・エンジニアリングチームのプロジェクトマネジメントの知見 ・推進力 (ロジックと情熱で人を巻き込んで物事を強く推進していく力) ・エンタメビジネスの知見 ▼エンジニアリング力 ・システム企画力 (どんなシステムがどんな処理をどんな順で行うかを整理する力) ・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発ないし開発ディレクション経験 ・Pythonを利用した開発ないし開発ディレクション経験 ▼語学力 ・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上） 開発環境 ・データ基盤：GCS, BigQuery ・分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）※内製で開発者向けプラットフォームを構築しています ・BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）, Looker ・CI/CD：GitHub Actions ・API：GKE ・ワークフローエンジン：Prefect, Cloud workflow, Cloud Run ・監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog ・インフラ構成管理：Terraform Cloud ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack(Teams) / Google Workspace / Notion ※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。 ※データ分析環境の詳細は以下の記事を参照下さい。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao?slide=34 求める人物像 ・チームワークを重視出来る方 ・エンタメビジネスに対する興味 ・自走力/巻き込み力 ・事業や組織の状況を俯瞰的に捉えられる方 ・Mission/Visonに共感していただける方。 続きを見る
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