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機械学習マネージャー
中途
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on 2022/04/26 52 views

新規立ち上げチームで機械学習のエンジニアリングマネージャーを募集!

株式会社バンダイナムコネクサス

株式会社バンダイナムコネクサスのメンバー もっと見る

  • 大学卒業後、データ分析系のスタートアップ企業でゲーム分析部を率いる。アナリストとして分析・コンサルティング業務を行いながらも、新規顧客への営業、クオリティ管理やチームのリソースマネジメントなどチームビルド全般に従事。
    その後ゲーム分野でのより深い事業貢献を志しゲーム企業へ転職し、分析チームを立ち上げ多数のモバイルオンラインゲームの分析を担当。チームを軌道に乗せCEDEC登壇も経験。
    現職株式会社バンダイナムコネクサス入社後は、データ戦略室室長(現・データ戦略部)として立ち上げに携わり、データ分析組織の組織構築や戦略策定を主導している。

  • ・分析部門でのデータ利活用のジェネラリスト(何でも屋)です。
    ・データ分析以外でも「機械学習モデルのwebサービスへのデプロイとその維持(MLOps)」「そのためのチームの組成/マネジメント」が得意。

  • 元データエンジニア/サーバサイドエンジニアです.
    現在はデータ利活用のPjM(プロジェクトマネージャー)をしています.

    - データ基盤・体制整備
    - データマネジメント
    - 機械学習システムの開発

なにをやっているのか

私たち株式会社バンダイナムコネクサスは、新しいアソビを開拓し続け、世界に最新・最高のエンターテインメントをお届けすることを目指す会社です。
社名「nexus(つながり・絆)」の名の通り、バンダイナムコグループが展開する多彩な事業をつなげ、IPファンのお客様との結びつきをより強めるサービスを展開。直近では世界的なカンファレンス・TEDに弊社役員が登壇するなど、グローバルな活動も行っています。

■バンダイナムコグループと私たちについて■
バンダイナムコグループは、玩具や店舗展開からデジタル領域まで世界でも有数の多業種に渡るエンターテインメント事業を展開。その中で私たちは、事業共通するIPを軸にお客様との理解を深め、これまでにないエンターテインメントを生み出すことをミッションとしております。

事業単体では到達できない新たな発想や基盤構築を実現するべく、「事業単体/横断データ分析」や「IPファン向け情報発信の機能開発・運営」「商品連動を可能にしたブラウザゲームプラットフォーム”enza”の展開」などを通じて、バンダイナムコグループ各社との緊密な連携を日々行なっております。ネクサスの名のもと、グループ全体を俯瞰し、世の中をワクワクさせる取り組みを追及し続けます。

なぜやるのか

私たちはチームとして認識を共有すべく、以下のチームミッション・ビジョンも策定しています。

■MISSION■
IP軸ビジネスにおけるマルチタッチポイントデータの分析・活用を推進し、ビジネスとプロダクトに関わるあらゆる意思決定に対して、最適にデータドリブン化された意思決定フローを実現する。

■VISION■
世界で最も深くエンターテインメント事業とその顧客を理解し、世界で最も多様なエンターテインメントデータを分析・活用する専門家集団である。

どうやっているのか

  • 2020年12月に改装した新オフィス(フリーアドレス席やオフィス中央のパントリー)
  • 防音ボードのある集中ブース

■チームステートメント■
・親しみやすさとホスピタリティ
・大きなビジネスインパクトを生み出す影響力
・不可能を可能に変える、あらゆるレイヤーのデータ分析技術
・課題解決のための本質的な議論を惜しまず、構造化して良い方向に変えていく力

■オフィス環境・働き方■
現在は約35名ほどのメンバーが活躍中。
オフィスには社員食堂(マルシェ)があり、日替わり定食やどんぶり、そば、うどんからパスタセットまで豊富なメニューを用意。いつも多くの社員でにぎわっています。
また、フレックスタイム制でリモートワークも可能など、ワークライフバランスを保ちやすい環境です。

■開発環境■
・分析基盤:BigQuery
・統合分析環境:Jupyter, Vertex AI
・BIツール:Looker, Google Data Portal
・CI/CD:Cloud Build, GitHub Actions
・コンテナ技術:GKE, Cloud Run
・ワークフローエンジン:Cloud Composer
・監視ツール:Cloud Monitoring
・インフラ構成管理:Terraform
・コード管理:GitHub
・ツール類:Slack / Google Workspace / Chatwork

※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://www.wantedly.com/companies/company_9704487/post_articles/340890

こんなことやります

■配属先チームについて■
データ戦略部内にて新たに立ち上がったチーム(機械学習チーム)になります。
機械学習モデル開発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に貢献する事をミッションにしています。

チーム内には機械学習エンジニア、インフラエンジニア(機械学習)、PMの3職種があります。
それぞれの職種の違いは以下のような形になります。
 ・機械学習エンジニア:主に機械学習モデル開発PoCと推論結果の提供を担当。
 ・インフラエンジニア(機械学習):主に推論結果提供のためのシステム開発、ML共通基盤開発を担当。
 ・PM:主に要求定義やプロジェクトマネジメントを担当。

▼機械学習チーム内の取り組み事例
・ML基盤
https://www.wantedly.com/companies/company_9704487/post_articles/371348
・反実仮想機械学習(CFML)を用いたゲームとライブ事業の横断分析
https://www.wantedly.com/companies/company_9704487/post_articles/364536
・レコメンド技術検証
https://www.wantedly.com/companies/company_9704487/post_articles/390570

■業務内容■
▼機械学習機能開発の業務例
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供。
・グループ内のニュースアプリ(特定IPに関するニュースを提供)へのレコメンド機能提供。
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰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
・その他、MLエンジニア発信でのML技術検証PoC。

上記のような案件において、2つのマネジメント業務を担当して頂きます。
①技術マネジメント
・機械学習構想を実現するための技術戦略検討 (例:ML基盤アーキテクチャ再設計。ML技術研究テーマの選定)
・開発文化醸成 (例:コードレビュー文化、朝会文化、コーディング規約の浸透)
・ML領域の技術品質担保 (例:機械学習モデルの性能維持。ML基盤の安定性/拡張性の維持)

②業務マネジメント
・チームメンバーへの開発タスクアサイン
・開発進行時の技術上の意思決定 (例:メンバーが迷っている実装方針の決定)
・チームメンバーの成果物レビュー

■仕事の醍醐味■
・立ち上げ期なので、技術的裁量を持って機械学習チームの技術選定を行う事ができる。
・立ち上げ期なので、機械学習機能開発による事業貢献余地が大きい。
・立ち上げ期だが、チームのワークフローについては確立/改善を日々行い、エンジニアの業務負荷を下げる工夫をしている。
・機械学習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。

■求める人物像■
・エンタメビジネスに対して何らか興味がある方
・穏やかに主張ができる方

■求める経験とスキル■
▼データサイエンス力
・モデル開発の方針設計 (データ洗い出し。EDA。特徴量選定、手法選定)ができる
・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用できる
・モデル開発と精度改善 (モデル構築。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)ができる
・オフライン性能検証結果のレポーティングができる

▼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 a 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)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

▼実務経験
・開発リーダーの経験
・インフラエンジニア / SRE / Dev Opsエンジニアのいずれかの経験
・機械学習モデル開発の実務経験

■歓迎する経験とスキル■
▼エンジニアリング力
・ML基盤技術(例:Vertex AI)に関する知見
・GCPを用いた開発経験
・Kubernetes の利用経験

▼データサイエンス力
・最新論文を参照して機械学習モデル開発に応用できる
・Kaggleでの入賞経験

▼実務経験
・機械学習チームのリーダーまたはマネジメント経験
(テックリード、チームリーダー、エンジニアリングマネージャーなど)
・ML Opsエンジニアとしての実務経験
・機械学習エンジニアとしての実務経験

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会社の注目のストーリー

バンダイナムコグループで対照学習による埋め込み表現を用いてレコメンド技術検証をした話
バンダイナムコグループの機械学習機能を実現するML基盤について
反実仮想機械学習(CFML)を用いて、バンダイナムコグループのゲームとライブ事業の横断分析に成功した話
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会社情報
株式会社バンダイナムコネクサスの会社情報
株式会社バンダイナムコネクサス
  • 2017/08 に設立
  • 50人のメンバー
  • 東京都港区芝5丁目37番8号
  • 株式会社バンダイナムコネクサスの会社情報
    新規立ち上げチームで機械学習のエンジニアリングマネージャーを募集!