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多様な教育サービスのデータを用いた機械学習モデル開発をするエンジニア募集!

シニア機械学習エンジニア
Mid-career

on 2021-07-01

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多様な教育サービスのデータを用いた機械学習モデル開発をするエンジニア募集!

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Expanding business abroad
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Masaya Suenaga

HR系ベンチャーでエンジニア経験後、StartupWeekendで出会ったメンバーとEdTech企業を共同創業。CTOとして技術リードしていました。現在はグロービスに転職し、グロービス学び放題という動画での教育サービスを開発しています。

Koichi Honda

株式会社グロービスにて、HR(採用)担当しています。 外食大手、外資金融を経て、グロービス。グロービスでは、スクール(MBA事業)、代表室(広報等)を経て管理本部で人事(HR)。 新卒で外食産業。外食不況で店舗V字回復のミッション。寝ずに働きました。 外資金融で営業を経てグロービスへジョイン。 グロービス経営大学院のマーケティング等を経て、代表室でグロービスの取り組む多様な側面(社会貢献、地方創生、人材育成など)と、「日本を良くする」プラットフォームである「G1サミット」の発信などを担当。 現在は、管理本部にてHR領域担当。 趣味は、ジャズと落語とコーヒー。 加えて映画、ロードバイク、バドミントン、あんこ、麻婆豆腐、餃子。 グロービスの思考系講師も担当。 https://mba.globis.ac.jp/curriculum/detail/crt/teacher/honda_koichi.html

株式会社グロービス's members

HR系ベンチャーでエンジニア経験後、StartupWeekendで出会ったメンバーとEdTech企業を共同創業。CTOとして技術リードしていました。現在はグロービスに転職し、グロービス学び放題という動画での教育サービスを開発しています。

What we do

教育がデジタルで大きく変わろうとする中、ベンチャーマインドを発揮し、これまでに作り上げた学習コンテンツや仕組みのデジタルシフトを促進すべく、統合された学習環境=「GLOPLA LMS」(https://glopla.globis.co.jp/)の構築や、「GLOBIS 学び放題」(https://hodai.globis.co.jp/)というビジネスナレッジの動画学び放題サービスを世の中に広く届けています。 プロダクト開発を通じ、テクノロジーを活用した「新しい教育のあり方」を形作っています。
グロービス学び放題 GLOBIS Manabihodai
スマートフォン版グロービス学び放題 Manabihodai App
カフェのような雰囲気の中、開発しています。リモートワークも積極的に利用されています。
フリースペースでディスカッションするスペースもあります。フルフレックスで、柔軟な働き方が可能です。
実践的かつ参加型のクラスを展開しています
「ヒト」・「カネ」・「チエ」の事業ドメイン

What we do

グロービス学び放題 GLOBIS Manabihodai

スマートフォン版グロービス学び放題 Manabihodai App

教育がデジタルで大きく変わろうとする中、ベンチャーマインドを発揮し、これまでに作り上げた学習コンテンツや仕組みのデジタルシフトを促進すべく、統合された学習環境=「GLOPLA LMS」(https://glopla.globis.co.jp/)の構築や、「GLOBIS 学び放題」(https://hodai.globis.co.jp/)というビジネスナレッジの動画学び放題サービスを世の中に広く届けています。 プロダクト開発を通じ、テクノロジーを活用した「新しい教育のあり方」を形作っています。

Why we do

実践的かつ参加型のクラスを展開しています

「ヒト」・「カネ」・「チエ」の事業ドメイン

グロービスは、経営に関する「ヒト」・「カネ」・「チエ」の生態系を創り、社会の創造と変革を行うことをミッションに1992年に設立されました。以来20数年にわたり、独自のケースメソッドや大学院設立、法人向け研修事業の立上げ、 更にはオンラインを活用した新プロダクト等を生み出しながら社会人教育の質向上に努めてきました。 現在のテクノロジーの進化・発展に伴い、私たちがいる教育産業にも大きな変革が求められています。すでに数年前から各部門でテクノロジーを通じた挑戦を行っていましたが、2016年4月よりEd-Techを推進する専門チーム「Globis Digital Platform」を設立しました。

How we do

カフェのような雰囲気の中、開発しています。リモートワークも積極的に利用されています。

フリースペースでディスカッションするスペースもあります。フルフレックスで、柔軟な働き方が可能です。

■多様なメンバーが参画しています 元ベンチャーの経営者、スタートアップの創業者(CTO)、大企業の新規事業メンバー、データサイエンティストなど、多様なメンバーがこの事業に参画しており、刺激的なチームで働くことができます。 ■働きやすい環境 ・リモートワーク可能 ・フルフレックス制度 ・実働 7.5 時間/日 ・平均残業時間実績値:20 時間/月 ・フリーアドレス ・カフェスペースでのドリンク無料 ・休日の社外セミナー参加時の振休取得可 ・経費での書籍購入 ・副業可 ・時短勤務制度あり ・MacBook Pro 15inch、27inchディスプレイ 自由と自己責任を HR ポリシーとして掲げ、 会社は自己実現の場と考えています。 従って実績のみで役割を定義せず、対話しながら目標設定します。その実現のために外部の研修やカンファレンスに行きたい場合は自己啓発支援制度(半額)や業務研修制度(全額)を使えます。 その他、経営大学院への通学支援制度(返金制度あり)、海外留学制度等、挑戦をしたい方が働きやすい職場です。

As a new team member

グロービスの提供する多様な教育サービスのデータを用いた機械学習モデル開発を担うシニア機械学習エンジニアを大募集しています! 機械学習によるデータ活用の方向性としては、教育業界におけるインパクト創出と既存サービスの成長支援の2パターンで考えています。 例えば下記のようなテーマを想定しています。 ・教育業界におけるインパクト創出: 個別学習実現のための機械学習モデル開発 ・既存サービスの成長支援: 「GLOBIS 学び放題」におけるレコメンドモデル開発 またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。 これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを組成し、体制強化を進めています。 なお、チーム内での役割分担は下記のようにしています。 ・データサイエンティスト:データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。 ・機械学習エンジニア:サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。 ・データエンジニア:データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。 現在は以下のような体制です (業務委託を含む) 。 ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 ・データサイエンティスト: 2名 ・技術顧問: 1名 このうち、機械学習領域のコアメンバーとなるシニア機械学習エンジニアを募集します! ■担っていただく業務概要はこちらです。 ・パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発。 ・部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発。 ▼業務詳細 (モデル構築フェーズ) ・ビジネス要求ヒアリング ・要求を踏まえて機械学習タスクの全体設計 ・タスク開始前の基礎分析 ・モデル構築方針の検討 (特徴量選定、手法検討、評価方法検討) ・モデルの実装 (ライブラリ利用。最新論文手法の実装) ・モデルの定量・定性評価 ・モデル開発結果のレポーティング ▼業務詳細 (モデルのシステム導入フェーズ) ・効果検証のグランドデザインの設計 ・効果検証のために追加取得すべきデータ要件の設計 ・効果検証のためのデータ分析 ▼担当プロセス(システム本格導入時) ・システム導入時のアーキテクチャ検討 ・サービス開発チームとの責任分界点の確定 ・バッチ処理のジョブスケジューリングと監視設計 ・リリース後の運用 ■開発環境 インフラ:GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) データパイプライン (ETL):CloudComposer (Airflow) DWH:BigQuery その他インフラ管理:Docker、GKE / GAE / CloudRun 可視化ツール:Google Data Portal / Tableau 分析環境:Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML 監視:Cloud Logging / Stackdriver Logging その他:GitHub / Slack / Notion ■働く魅力 今後ニーズが高まっていくと予想されるデータエンジニアリング領域において、データガバナンス・システムアーキテクチャ・データモデルの検討及び設計の段階から、実際の実装と運用まで全てのレイヤでご活躍いただくことが出来ます。 スキルの高いエンジニア (データエンジニア、機械学習エンジニア) とデータ分析者 (データサイエンティスト) が既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っています。 社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能です。 社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できます。 ■応募必須要件 下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持している事。 [データ専門性] SQL:SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる。 統計:統計検定2級レベルの内容を用いた実務経験を持つ。 機械学習:教師あり学習モデル、教師なし学習モデルの実務における構築経験を持つ [エンジニアリング力] システム設計能力:機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。 アプリケーション開発:Flask や FastAPI などを利用して、機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーションを開発することが出来る。 コンピューターサイエンス:応用技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を保有している。 その他:データ設計能力、計算量への理解、バッチ処理実装等。
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