キャリア

エンジニア部門

機械学習エンジニア(ビッグデータ収集・処理領域)

[東京]

Yahoo! JAPANのビッグデータの利活用推進を担当

業務内容

Yahoo! JAPANではサービス横断のデータ利活用に力を入れています。
ヤフーのデータ利活用推進室では、各種横断データを適切に取り出し、精度の向上を目指しています。
データの価値を引き出すには、適用するモデルに応じて適切に加工する必要があります。
本職種では、ヤフーのさまざまなサービスのデータを用いた、機械学習モデルの精度向上に取り組んでいただきます。
適切なデータの適用のため、ユーザーの行動ログや文字データをはじめとした多岐にわたるデータを扱えるのが魅力の一つです。

<主な業務内容>
・特徴量選択方法や加工手法の調査、ベクトル開発
・予測モデルでの性能検証、ABテスト

必要な経験/スキル

  • 機械学習プロジェクトでの実務経験(1年以上)
  • PyTorchやTensorFlowなどの機械学習ライブラリを利用したモデルの開発経験
  • Linux/UNIXの知識・実務経験
  • DBやSQLに関する知見

あると望ましい経験/スキル

  • 大規模データの並列分散処理の開発経験
  • プロジェクトまたはチームのマネジメント経験

社員の声

新卒入社/12年目/30代
ヤフーが運営している多数のサービスのデータを、さまざまな機械学習プロジェクトで扱いやすいように整備する業務を担当しています。数多くのサービスがあるため、データ量が膨大なだけではなく、その種類もさまざまであることから、ユーザーの興味関心などを多角的に捉えられることがヤフーならではの強みだと感じています。また、データガバナンスチームなど専門部隊との課題共有、議論を通じて、社内でのデータ活用におけるルールの改善につなげられることなども、大きなやりがいの一つです。
中途入社/10年目/40代

データサイエンス部門で汎用的なベクトルを開発する業務に携わっています。豊富なコンピューティングリソースと最新の開発環境を駆使して大量のデータを並列分散処理し、ベクトルを作るための機械学習モデルを開発、改善しています。大規模データを機械学習で処理することは容易ではありませんが、困難を乗り越えて開発したモデルがサービスのKPIを向上させたときは何物にも代えがたい達成感があります。次々とアップデートされる機械学習のアルゴリズムやライブラリをキャッチアップし続けることが必要ですが、本人の意欲次第で年次に関係なく成長できる環境です。

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