Job offer curation - ⁨Google Cloud⁩

【概要】 当社のクラウドエンジニアは、社内システムや自社Webサービスの開発・運用・基盤構築・信頼性向上など、広範な領域でご活躍いただくポジションです。 業務内容はご経験やご希望を踏まえて柔軟に調整します。 【具体的には】 ■自社Webサービス／社内業務システムの設計・開発・運用・保守 ■社内業務の効率化・自動化を目的としたツールやフローの整備 ■AWSおよびGoogle Cloud を用いたインフラの設計・構築・改善 ■CI/CD環境や監視体制の構築・運用、開発効率や可用性の向上 ■サービス運用におけるSREの実践（SLI/SLO設計、障害対応、技術改善提案） ■技術選定およびアーキテクチャ設計への参画 ■社内他部署との連携による要件整理・課題解決・プロジェクト推進 【弊社の特色・やりがい】 ■マルチクラウド・新技術に触れられる 　AWS・Google Cloudの両方の環境に触れながら、実際のプロジェクトを通して技術選定や改善提案を行えます。 ■技術的挑戦が可能な土壌 　大規模トラフィックに対応するアーキテクチャ設計や、SREの考え方に基づく信頼性設計など、スキルの幅を広げる機会が豊富です。 【働く環境】 ■チーム内では積極的に技術共有・情報交換を行っており、最新の技術トレンドなど知見を広げることが可能です。 ■平均残業時間が全社平均月11時間以下とワークライフバランスに優れた環境で、キャッチアップ期間は全出社をお願いしていますが、それ以降は業務状況に応じて週3～4日からリモートワークが可能です。 ■やり取りは基本的に他事業部の自社社員であり、外部クライアントとのやり取りはほとんどありません。 【開発環境】 ■言語・スクリプト PHP、Python、JavaScript、TypeScript、Golang、ShellScript、Google Apps Script（GAS） ■クラウド基盤 AWS（EC2、ECS、Fargate、Lambda、CloudFront、Aurora、ElastiCache、DynamoDB など） Google Cloud（Compute Engine、Cloud Run、BigQuery、Cloud Storageなど） ■OS・サーバー Linux（Amazon Linux、CentOS）、Apache、Nginx ■データベース MySQL、Aurora、PostgreSQL（一部）、DynamoDB ■CI/CD GitHub Actions、CodePipeline、Jenkins ■バージョン管理 GitHub、GitLab、CodeCommit ■監視ツール Mackerel、PagerDuty、Zabbix ■開発環境 Docker、VirtualBox、Cloud9 ■プロジェクト管理 Backlog、Brabio! ■コラボレーション Chatwork、Slack、Google Workspace

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） ・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） ・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian（Jira、Confluence）、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発（scrumベース） 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一

HACARUSは製造業、建築・土木、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。 ■ 未来を造る人に 次世代の「はかる」を HACARUSは、2014年にヘルスケアのAIベンチャーとしてスタートしました。創業当初は、食事と栄養素を個人に最適化するための手段として、AI技術を取り入れていました。 その後、産業分野や医療の分野での課題解決にも応用できると考え、事業のピボットを経て、現在は医療、製造業、インフラ領域に、AIをコアにした製品・ソリューションを提供しています。DX の重要性とともに、デジタルデータを収集し活用する事への関心が高まっています。私たちは、このデジタルデータと AI といった新しい技術を組み合わせて、次世代の「はかる」を定義することで、様々な産業において新しい価値を生み出すことを目指します。 HACARUSには、様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、その国籍や共通言語も様々です。そんなチームが、みんなでミッションを達成するために、大切にしている行動指針があります。 【HACARUSの行動指針】 Inside Out 　ベクトルを自分に向ける 　仕事がつまらないのは自分のせい、面白い仕事は自分で作る Bridge the gap 　恐れずに挑戦をする 　理想と現実のギャップは、成長と価値創造のチャンス Speed 　先行きが見えないときこそ、素早く動く 　スピードはベンチャー最大の武器 Communicate and Collaborate 　考えをオープンに伝え、協働する 　知性と感性はチームに宿る 私たちのプロダクト、AI外観検査ソリューション「HACARUS Check」を導入いただくお客様が急増中です。製造業のお客様を中心に、省人化・品質安定化といった価値をご提供するためチームで開発を進めています。 【仕事内容】 ・アプリケーションの設計および実装 ・システム全体、もしくは部分的なアーキテクチャの設計 ・新規技術の調査とチームでの共有 ・コードの品質の向上に向けての取り組み ・エンジニアチームの生産性をあげるための技術的な支援