Software Engineer

仕事内容・求める人物像　Position Overview and Who We are Looking For

MLエンジニアが開発した機械学習、深層学習のアセットを容易にデプロイし、スケーラブルなWebAPIとして提供するためのプラットフォームの設計・実装をご担当いただきます。実装にあたっては自身での実装の他、チームメンバーのコードレビューも行っていただきます。

機能拡張の方向性についてはユーザーとの対話を元に、プロダクトマネージャーやTech Leadと協議しながら決めます。本ポジションの方にも、実装のみならず機能拡張の方向性の議論にも積極的に参加していただけます。

このポジションをご担当いただく方へ求めたいこと：

• 機械学習の社会実装に興味があること
• コンピューターサイエンスの最新技術に興味があること
• チームでのソフトウェア開発が得意であること

As a platform software engineer, you will be responsible for designing and implementing software to easily deploy and deliver machine and deep learning assets developed by ML engineers as scalable web APIs. You will also be responsible for the code reviews of your team members and providing guidance.

The platform product strategy is determined by team discussions based on the feedback from the platform users and input from other stakeholders. You will be expected to contribute to the team decision from the viewpoint of a software engineer.

You are someone who is:

• Interested in the implementation of machine learning technologies for the sake of solving social issues
• Interested in cutting edge computer science technologies
• Good at software development in a team environment

必須要件　Required Skills

• AWSなどのクラウドプラットフォームを活用した実務開発経験
• SREやシステム運用の実務経験
• ソフトウェア開発プロジェクトでの十分な開発経験
• ソースコントロール管理 (SCM) システムの利用経験、及びCI/CDに関する経験
• コミュニケーションスキル（英語のビジネスレベル かつ 日本語の日常会話レベル、または、日本語のビジネスレベル かつ 英語の読み書きができるレベル）

• Development experience utilising AWS or other cloud platforms
• Practical experience in SRE and system operation
• Experience in software development projects
• Experience with source control management systems (SCM) and CI/CD
• Effective interpersonal and communication skills (Business-level English and conversational Japanese OR Business-level Japanese and at least reading and writing capabilities for English)

歓迎要件　Preferred Skills

• 分散処理基盤(Kubernetes/Hadoop等)を活用したスケーラブルな処理基盤の設計、実装経験
• コンピューターサイエンスまたは周辺領域のバックグラウンド
• プロジェクトマネジメントスキル
• プロダクトやサービスの開発経験
• スタートアップ環境での勤務経験
• 機械学習フレームワークへの理解(Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow/Keras/PyTorch)
• ビジネス環境における機械学習モデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, boosting, RNN, CNN, GCN, GANなど)
• チーム/組織をリードするビジネスシーンでの強いイニシアチブ

• Experience designing and implementing scalable processing infrastructure utilising distributed processing infrastructure (Kubernetes/Hadoop, etc.)
• Background in computer science or a related field
• Project management skills
• Product and service development experience
• Experience working in a startup environment
• Understanding of machine learning frameworks (Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow/Keras/PyTorch)
• Understanding of machine learning models in a business environment (linear regression, ensemble learning, boosting, RNN, CNN, GCN, GAN, etc.)
• Strong initiative in a business setting to lead a team/organisation

選考フロー　Screening Process

▼Documentation Check (Resume & Test)
▼1st Interview
▼2nd Interview
▼Final Interview