delyは以下の事業・サービスを運営しています。 【国内No.1 食と暮らしのプラットフォーム「クラシル」】 アプリダウンロード数4,000万（※1）を突破した国内No.1の食と暮らしのプラットフォーム「クラシル」は、「80億人に1日3回の幸せを届ける」をミッションに、毎日使いやすい、人のあたたかさが伝わるサービスを目指しています。 https://www.kurashiru.com/ 【国内No.1 買い物サポートアプリ「クラシルリワード」】 クラシルリワードは「日常のお買い物体験をお得に変える」サービスです。リリースからわずか6ヶ月で、お買い物サポートアプリのダウンロード数でNo.1（※2）に。多くのユーザーが日常生活の中で頻繁に利用しており、そのデータを活用しより最適なコンテンツを提案、また食品メーカーをはじめとする企業へ「買い物」に関する様々なマーケティング支援に取り組んでいます。 https://www.rewards.kurashiru.com/ 【国内最大級のライフスタイルメディア「TRILL」】 TRILLでは、オリジナルコンテンツ、パートナーコンテンツ、タイアップコンテンツの3つの軸で、事業を展開しています。 https://trilltrill.jp/ 【国内最大級のライバーマネジメント事務所「LIVEwith」】 「LIVEwith」は“自分らしく生きられる人を増やす”というコンセプトのもと、未経験からでもライバーとして活躍できるようサポートを行うライバーマネジメント事務所です。累計10,000人以上のサポート実績があり、現役トップライバーを直接マネージャーとして起用することでライバー目線でのサポートを行っています。 https://livewith.online/official23 （※1）https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000324.000019382.html （※2）『買い物サポートアプリ』においてDL数No.1 ※2023年第一四半期（1月〜3月） ※iOS & Android合算値 ※data.ai : AppIQにおける「ショッピング」→「その他のショッピング」サブジャンルによる区分

2014年4月に創業したdelyは、ビジョン「BE THE SUN」の実現に向けて、人々や社会を明るく照らせるような事業の運営をしています。2023年には「世界を照らす発明を続ける」という企業ミッションを新たに掲げ、それに伴いバリューも一新いたしました。 ・台風の目 ・チームベクトル ・Heart to Heart ・GRIT VMVの詳しい内容は会社情報サイトをご覧ください！ ▶︎ https://dely.jp/about/mvv

delyは「BE THE SUN」の実現に向け、クラシルやTRILLのプロダクト改善や、直近では、食とくらしを支える統合型サービスとして、レシピ動画だけではなくライフスタイルに関するコンテンツや、電子チラシサービス「クラシルチラシ」など事業・機能の多角化を行っています。 働き方や組織について（会社紹介資料） ▶︎ https://speakerdeck.com/delyinc/dely dely社員のインタビューや記事はこちら（note） ▶︎ https://note.com/dely_jp/m/madcf67d3fd53 CFOインタビュー ▶︎ https://youtu.be/nCB3E8wWxAk?si=RAk4g4MGFf6pkGEH

◆仕事内容 ・数理統計データ分析 ・機械学習・深層学習を用いたサービス提供 ＜募集背景＞ 機械学習を利用した分析およびサービス提供について方向性が定まってきたので、人員を拡充して分析および機能追加に対するPDCAサイクル速度を向上させる。 まだ未実装の部分も含めて、いまスコープに入っていること・実現可能なことをまとめました。方向性としてはこれらの実現によって、クラシルユーザーの暮らしに寄り添った提案ができることがミッションだと考えています。 <分析> 　1. 「特徴抽出」といって、例えばレシピだと辛い、酸っぱい、甘い、あっさり、こってりなど複数の変量から導出します。また、それに対してユーザは辛いものが好きなユーザ、ヘルシー思考などを分析します。 　 2. 「主成分分析」といって、たくさんの変量の中で寄与率を分析して、ある変量xとyについて、相関があるかどうかを判定します。相関がない場合は、目的に対して主成分ではないので、変量から除外するなどします。この分析によって、ユーザのたくさんの行動のなかから、たとえばCVRにもっとも寄与する特徴量を抽出し、その特徴に対して施策を提案できたりします。 <サービス提供> 　1. パーソナライズ献立については、分析の結果を素性ベクトル呼び、レコメンダーシステムを構築し提供します。家族構成や構成人員の特徴などと利用ユーザ自身の嗜好性、それから季節性など様々な特徴量に基づく判断を機械学習を用いて数理統計的に算出します。 　2. パーソナライズフィードについても1のパーソナライズ献立と同様です。 　3. A/Bテスト基盤（複数の施策を並行運用しても極力影響を排除した独立した判断をすばやく行える） 　4. 障害検知（システムログから障害の兆候を事前に検知する） 　5. レシピ画像認識（自動タグ付け、カロリー計算、食材判定など） 　6. レシピ動画解析 ◆必須スキル/経験 ・数理統計（頻度統計、ベイズ統計） ・scikit-learn/gensim/MCMC3などの機械学習関連のpythonライブラリを使って分析・モデル作成・推論ができる。 ・tensorFlow/MXNetなど深層学習のライブラリを使って、画像分類、物体認識、動画解析などのモデルを作成できる。 ◆歓迎スキル/経験 ・recommender systemを構築したことがある。 ・逐次ベイズ推定を用いたテスト評価基盤を設計・構築したことがある。 ・最新の機械学習アルゴリズム論文から数式や擬似コードを元に実行コードが実装できる。 ◆求める人物像 ・個人のやりたいことを優先するのではなく、組織の方向性を熟考した上で自分のやるべきことを考え相談し行動できる ・発生する課題に対して表層で判断するのではなく、常に根本原因が何かを考え、それに対して長期的視野を持った対策ができる。 ・好奇心旺盛で新しい学びを楽しめる。 ◆この仕事の魅力 ・機械学習エンジニアに求められるスキル４象限（ビジネス、数理統計、機械学習、インフラ構築）がすべて実践的に経験できる。 ・機械学習を用いた新しい機能などアイデアは常にチャレンジできるチャンスが与えられている。 ・ユーザの行動データ、比較的整備された自社コンテンツデータを用いた回帰分析によって、未知なるチャンスを見出すことができる。 ◆使用している技術 ・python3 ・jupyter notebook ・numpy/pandas ・scikit-learn ・xgboost ・gensim/fasttext ・meCab/janome ・Tensorflow/MxNet/PyTorch/chainer ・AWS ・SageMaker ・GCP ・BigQuery ・cloud datalab ・ML まずはお気軽にランチかお茶でも！CTO自らお話させていただきます。