募集終了 【データサイエンティスト】レコメンドエンジン開発改善案件のフリーランス求人・案件
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- 職務内容
・機械学習(ML)を用いたレコメンドエンジンの開発・改善に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - レコメンドモデルの設計、実装、チューニング - ユーザー行動等を活用した特徴量エンジニアリング - オフライン/オンラインでのモデル設計 - A/Bテストの設計、実施、効果検証 - CTR、CVR、LTV等の指標を踏まえたモデル改善 - 機械学習モデルの本番環境への実装、最適化 - コールドスタートやリアルタイム性など、レコメンド特有の課題への対応 - PdM等と連携した機械学習施策の技術的な意思決定
- 求めるスキル
・レコメンド機能の開発・運用経験(直近5年で2年以上目安) ・MAU数十万以上、または同等規模のサービスでの開発経験 ・モデル開発から本番導入、運用・改善、効果検証まで一貫して携わった経験 ・CTR、CVR、LTV等のKPI改善を目的とした機械学習施策の推進経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験、およびCF、MF、DNN、Transformer、Two-Tower、Wide & Deep、GNN、DeepFM等を用いたレコメンド開発経験
歓迎スキル・EC、SNSでのレコメンド開発経験 ・リアルタイム推論の経験 ・GCP、AWS、BigQuery等を用いたデータ・機械学習基盤の知見 ・PdMやビジネス担当と連携した機械学習施策の推進経験
※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！
- この案件で扱う技術
- クラウド
Google Cloud Platform , AWS
- 開発ツール
BigQuery
- 精算・お支払い
- 精算条件
標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。
ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。 有
- 精算基準時間 標準となる稼働時間の上限値・下限値です。
業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されます。
140時間〜180時間
- 支払いサイト 報酬お支払いまでの期間です。基本、月末締め翌月15日払いの15日サイトをとっています。
※業務委託契約のみに適用
※参画する現場により変動する場合があります。
15日
- 精算条件
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担当者より
レバテックでの実績がある企業の案件でございます。 データサイエンティストの経験を活かすことができます。 複数案件を保有している企業ですので、 ご経験と実績に応じて別案件のご提案も差し上げる場合がございます。 新しいアイディアや技術を積極的に導入し、 経験豊富なメンバーと成長が出来る環境でございます。 スキルアップされたい方、長期的に参画されたい方にオススメの案件です。 基本的には一部リモート作業を見込んでおります。