楽天グループ株式会社：1025433 トラベル開発部：機械学習エンジニア アーティフィシャルインテリジェンス室（TDD）

会社名

楽天グループ株式会社

会社概要

未来を信じ、より良い明日を創っていく。
イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする。私たちは、そんな想いを大切に世界の人々に喜びと楽しさを届けます。
楽天は、E コマース、FinTech、デジタルコンテンツ、通信など、70 を超えるサービスを展開し、世界10 億以上のユーザーに利用されています。
これら様々なサービスを、楽天会員を中心としたメンバーシップを軸に有機的に結び付け、他にはない独自の「楽天エコシステム」を形成しています。ダイバーシティ推進は、楽天にとって最優先の企業戦略のひとつです。従業員の出身は70カ国・地域以上。世界中からユニークで多様な文化的背景や視点を持つ優秀な人材が集まり、イノベーションの原動力になっています。社内カフェテリアにはベジタリアン、ハラル対応のメニューを用意。礼拝所（Prayer room）もあります。
また、仕事と育児の両立支援や、障がい者雇用・活躍促進も積極的に推進。社内のLGBT（※1）当事者やアライ（※2）に対して、情報共有やサポート体制の強化も進めています。誰もが自分らしく力を最大限発揮して働ける。それが楽天のダイバーシティです。

70を超えるサービスを提供し、世界30カ国にサービス展開拠点を持ち、従業員の出身国・地域数は100を超え、オープンポジション制度を活用して多様なキャリアを描くことができる点も魅力です。
フレックスタイム制度、事情に応じたリモートワークの活用が可能です。本社には託児所やフィットネスジム、三食無料で利用可能なカフェテリアが併設されるなど、社員を支える環境が整備されています。

ポジション

1025433 トラベル開発部：機械学習エンジニア アーティフィシャルインテリジェンス室（TDD）

仕事内容

Job Description:
部署・サービスについて
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。

ポジション：
募集背景
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。

業務内容
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

求める経験・スキル

必須要件：
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。

歓迎要件：
・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