募集要項

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【RCL】正社員 / 【スタディサプリ】機械学習エンジニア/データサイエンティスト(Quipper出向)

  

仕事内容 
【オンライン教育】データで教育の未来を変える!スタディサプリ / スタディサプリ ENGLISH におけるデータを活用した機能開発を担う機械学習エンジニア・データサイエンティスト募集!

■対象プロダクト

オンライン教育サービスで急成長中の 小中高向けスタディサプリ / スタディサプリ ENGLISH のデータを活用した新機能の企画・開発・運用

<過去の開発事例>

・音声認識エンジンを活用した英語学習における発話フィードバック機能 ( http://www.recruit-mp.co.jp/news/release/2020/1207_3940.html )
・学習行動ログを元に復習のリマインドを行う復習支援機能 ( http://www.recruit-mp.co.jp/news/release/2019/1011_3781.html )
・スタディサプリ講師の発話内容を元に講義動画を探しやすくするキーワード検索機能 ( http://www.recruit-mp.co.jp/news/release/2019/0614_3734.html )

■業務内容

・ユーザーの学習体験を向上させるために、蓄積された学習データを活用したデータプロダクトの企画・開発・運用を部署内外のメンバーと協力しながら進めていく。
・機能開発の企画段階から参画し、技術的な実現可能性を自ら検証しながら、一方で学習サービスとして求められる精度、コストなどの制約を多角的に評価し事業的に最適なアプローチを判断する。企画についてはデータ分析より得られたインサイトから案件化するケースと、他組織からの相談に応じて技術検証を行って案件化するケース双方がある。
・データ組織の担当箇所(例えばマイクロサービス環境における検索機能 API や機械学習パイプラインなど)においては自ら本番環境向けの開発・運用を行い、開発チームの一員としてカスタマー・クライアントに直接的な価値提供を行う。
・日々アップデートされる学習環境に合わせてリリース済みの機能の運用・改善を継続的に行っていく他、先端の技術動向のキャッチアップをしながらネクストステップの方向性を判断し、マイルストーンに落とし込んだ上で推進していく。


【仕事の役割】
・小中高向けスタディサプリ / スタディサプリ ENGLISH における、ユーザーの動画視聴や演習解答といった学習行動データを活用し、学習者の理解度に応じて次に学ぶべき講義を推薦するパーソナライズドラーニングのような先進的機能の企画から開発、効果検証まで担当していただきます。
・講義動画コンテンツの検索性向上や発話・発音トレーニングの自動評価機能などを実現するため、音声認識、画像(手書き文字)認識、自然言語処理といった非構造化データの活用もスコープに入っており、必要に応じて社外のパートナーや研究機関とも協業しながら取り組むことが可能です。
・ユーザーの要望や事業会社としての要件を企画に落とすところからアプローチの選定、プロトタイピング、評価検証、プロダクト反映というステップまでデータ組織の代表として主体的に推進していただきます。
・専門性はもとより、データとテクノロジーを活用して未来の教育をよくしていきたい・未来の教育はこうあるべきだという熱意やビジョンと、プロダクトでの機能実装を通してサービスや事業の進化に貢献していくというバランス感覚を持っている方が望ましいです。


【具体的な業務一例】
・新しいデータプロダクトの実現に向けて、事業課題を元にしたデータ分析や最先端の研究成果などを活用した技術検証を行う
・機械学習・統計的手法を用いたデータ分析・技術検証を行い、プロダクト企画およびモデル・ロジックの構築・運用
・データプロダクトの企画を具体化する上で、関係するステークホルダーとの調整
・既存のデータプロダクトの課題を見つけ、さらなる学習体験向上に向けた改善活動を行う 
開発環境一例 
【開発環境】
・プログラミング言語
 Python、Ruby、JavaScript、TypeScript、Scala、SQL 等(データ組織としては Python と SQL を扱うことが多いです)
・BI / 分析ツール
 Tableau、Looker、Exploratory 等
・インフラ
 GCP (AI Platform、GCS、Dataflow、Dataproc、BigQuery、Cloud Pub/Sub 等)
 AWS (SageMaker、EC2、EMR、Redis、S3、等)
 Elasticsearch
・チーム開発ツール
 GitHub、Slack、Circle CI、JIRA、Confluence 等 
応募要件(MUST) 
・機械学習あるいは統計解析を活用したデータプロダクト(レコメンドエンジン・検索機能など)の企画・開発双方またはいずれかに主体的に取り組んだ経験
・Python / SQL を用いたデータ抽出・データ分析・予測モデル構築などに関わる実務経験(3年以上)
・データの活用によって学生から社会人まで全ての人を取り巻く教育・学習環境を進化させていきたいという想い 
応募要件(WANT) 
・統計・機械学習に関する幅広い知見・経験(言語、画像、音声と幅広いドメインを扱う可能性があるため、すでにお持ちの専門性を軸として他領域に関しても論文サーベイなどを通して新規手法を自ら実装できる応用力を重視)
・本番環境へのリリースにあたってレコメンドエンジン・API など担当箇所のシステム開発、および MLOps 観点での持続的な機能提供を行うため自ら実装を行うため(またはデータエンジニアと協業ができるレベル)のエンジニアリングスキル
・データ抽出・分析・加工等の用途での GCP / AWS の利用経験
・複数人で構成されるチームにおけるリーダーとして機能開発を推進した経験、また効果検証を通して改善を実施した経験
・ドキュメントベースでのやり取りができる英語力(可能なら日本語ネイティブレベル) 
配属部署 
主な募集部署は株式会社リクルートデータ推進室データソリューション2ユニットまなび領域です
※ Quipper Limited Japan Branchに出向頂くポジションです
※ 本人の志向と適性を考慮の上、上記に関わらず最適な配属部署を検討させて頂きます 
受動禁煙 
施設の敷地内又は屋内を原則禁煙とし、特定屋外喫煙場所や喫煙専用室等を設けている 
勤務地 
東京都品川区上大崎2丁目13-30 oak meguro
(本社所在地)東京都千代田区丸の内1-9-2 グラントウキョウサウスタワー
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがあります 
給与・給料 
想定年収:495万円~1,155万円
賃金形態:月給制(固定残業代含む)
・総額:309,357円~721,807円
 ・基本給:239,502円~558,818円
 ・グレード手当:69,855円~162,989円
※時間外労働の有無に関わらず、35時間分の固定残業代をグレード手当として支給
※超過勤務手当:超過勤務手当を追加で支給
※年2回の査定あり 
勤務時間 
フレックスタイム制
 標準労働時間帯:9時00分~18時00分
 休憩時間:60分
 時間外労働:有
 ※1日の標準労働時間は8時間としますが、出・退勤時間は、各自の職務内容と自由裁量に委ねています。 
雇用形態 
正社員 
雇用主 
株式会社リクルート 
契約期間 
契約期間の定め無し 
試用期間 
試用期間あり(6か月) 
休暇 
年145日(会社休日 140 日+指定休 5日)
※土曜日、日曜日、国民の祝日等を考慮し、会社カレンダーの定めるところによる。


年末年始、夏季、GW、出産育児休暇、ケア休暇、転勤休暇、
海外出張調整休暇、公傷休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、看護休暇、介護休暇、裁判員休暇など 
保険 
健康保険・介護保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険 
賞与 
年2回(6月、12月) 
諸手当 
深夜・休日勤務手当、追加割増手当、通勤交通費(当社規定による) ほか 
その他諸制度 
社員持株制度・育児休職制度・介護休職制度・退職金制度等 
応募ステップ 
「応募ページ」よりエントリー

書類選考

SPI選考・コーディングテスト ※コーディングテストのご受験の際に、Guithubアカウントが必要となります

面接(2~4回)

内定 ※場合によっては選考フローが異なる場合がございます。 
 

  



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