楽天では、トラベル開発部にてMachine Learning Engineerを募集しています。レコメンデーション、NLP、画像最適化を通じてマーケティングを強化します。Pythonによる開発経験、機械学習モデルの構築スキル、およびA/Bテストや実験設計の専門知識が必須です。修士号以上または同等の実務経験が求められます。
アーティフィシャルインテリジェンス室は、データサイエンスと機械学習を活用し、楽天トラベルの様々な機能を最適化するソリューションを提供しています。プロジェクトは、開発からマーケティング、販売、広告、品質管理まで多岐に渡り、データの活用を通してイノベーションを推進する部署です。
昨今、急速に変化するオンライン旅行業界において、エンドユーザーへのUXをパーソナライズすることは必須となっており、そこには機械学習・データサイエンスの活用は欠かせません。そこで、データインテリジェンス室では、楽天トラベルのマーケティング領域の最適化を担う、優秀なMLエンジニアを募集しています。また、楽天トラベルではユーザーログの分析や実験を行う環境も整っているため、継続的にモデルや開発の改善を行うことが可能です。
機械学習エンジニアとして、ビジネスサイドと密接な連携を通して課題を理解、データエンジニアやフロントエンドエンジニアと協業、楽天トラベルのプロダクトに対して最適化ソリューションを提供していただきます。プロジェクトはレコメンデーションロジック改善、ユーザーターゲティング、画像最適化、ユーザレビューを活用した自然言語処理タスクなどがございます。具体的な業務としては：
ビジネスサイドと連携しプロジェクトの要件を定義
詳細な開発仕様の策定
MLモデルの構築とAPIへのデプロイ
ソリューションを検証するための実験の設計、実行経験
異なるアプローチを比較するためのABテストやバンディット最適化の実施経験
実験結果の統計的な評価と結果の測定
１ 機械学習やデータサイエンスの分野に対する情熱と好奇心を持っている。
２ 機械学習、数学または関連分野の修士号以上、または同等の実務経験を有する。また、画像処理、自然言語処理、その他の関連分野に関連するものを含む、機械学習／深層学習モデルの構築に関する経験を有する。
２－１【目安】以下のような知識のいずれかを持っているものとする。
２－２ 機械学習：識別モデルや生成モデルといった機械学習モデル、確率的勾配降下法といった推論アルゴリズム、漸近普遍性や漸近有効性といった漸近理論、などの基礎的な知識に加え、以下のいずれか。
２－２－１ 反実仮想機械学習：off方策学習の各種推定量 Importance Samplingなどのサンプリングアルゴリズム。
２－２－２ Attention／Transformer：AttentionやTransformerの数式を説明できる。モデルマージやMOE、大規模言語モデルの各学習ステップを説明できる。
２－２－３ 最適輸送：Shinkhornアルゴリズム、Wasserstein距離などの基本概念を理解している。
２－３ 数学：線形代数（対角化、Jordan標準系）、微積分（微分＋リーマン積分）、位相空間論（位相、コンパクト性、連続性）に加え、以下のうちのいずれか。
２－３－１ 解析学：可測関数や可積分関数、確率空間の定義、確率過程論。
２－３－２ 幾何学：リーマン多様体やリー群、統計的多様体の定義、Gromov-Hausdorff距離などの距離 ３ Pythonを用いた開発経験がある。
３－１ 【目安】以下のような経験を持っているものとする。
３－２ PyTorch、あるいはTensorflowによる開発経験。
３－３ GPUを用いた学習の実行。
３－４ 開発したPythonコードを他者から評価された経験。
４ A／Bテストなどを実施するための実験設計に関する専門知識を有する。
４－１ 【目安】以下のいずれかの知識を有する。
４－２ 統計的仮説検定に基づくA／Bテスト、非心t分布による最小サンプル数設計。
４－３ ベイジアンA／Bテスト。
４－４ 最適椀決定アルゴリズム。
４－５ Interleavingアルゴリズム。
５ 機能横断的なチーム環境で働き、他のチームと効果的に協働できる。
本番環境での開発経験
日本語コミュニケーションスキル
国際カンファレンスでの論文発表経験
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