機械学習エンジニア
株式会社資生堂
- Machine Learning
- MLOps
- 機械学習モデル
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- データアナリティクス
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- デプロイ
- Deployment
- UI/UX development
- UI/UX開発
- 機械学習モデルの開発
- Machine Learning Model Development
- Large-scale Data Management
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- ML Tool Application Development
- Machine Learning Application Development
- ETL Development on Google Cloud
- DWH Management
- Pipeline開発
- データ処理Pipeline
- CI/CD Experience
- Pipeline Development
- MLOps Design
- Machine Learning and Data Analysis Infrastructure
- Design of Related DWH
- Data Processing Pipeline
- 関連DWHの設計
- 機械学習及びデータ分析基盤
- クラウドネイティブなMLOps設計
- CI/CD関連経験
- DWH管理
- MLツールなどのアプリ開発
- LLMOps開発
- クラウドネイティブなMLOps
- 機械学習アプリ開発
- アナリティクス案件における大規模データのETL開発
- Google Cloud上でのML Pipeline構築
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東京都
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1,001名〜10,000名
■会社情報
クレ・ド・ポー ボーテ IMC開発部は、ラグジュアリーブランドのVMD戦略立案や企画開発を行い、顧客のブランド体験向上を実現するための業務を担当しています。また、シーズナルVMD展開のプランニングや提案、関連部門との協働、VMD展開後のKPI達成度やブランドエクイティチェックなども行っています。■仕事内容
募集するポジションでは、データの分析や解析、機械学習モデルの開発や検証、データ処理Pipeline及び関連DWHの設計及び構築、機械学習及びデータ分析基盤の構築・運用・保守などの業務が含まれます。円滑なコミュニケーション能力や論理的思考能力、大規模データマートの設計とETL開発能力、クラウドネイティブなMLOps設計及びPipeline開発などのテクニカルスキルが求められます。■募集概要
機械学習エンジニアとして、主に以下の業務を担当します。データの分析や解析（EDA）、機械学習モデルの開発や検証、データ処理Pipeline及び関連DWHの設計及び構築、機械学習及びデータ分析基盤の構築・運用・保守などの業務を行います。また、大規模データマートの設計とETL開発能力、クラウドネイティブなMLOps設計及びPipeline開発、機械学習モデルの開発、テスト、デプロイまでの一連のプロセスの標準化、Google Cloud上でのML Pipeline構築、アナリティクス案件における大規模データのETL開発、クラウドネイティブなMLOps設計、機械学習アプリ開発などの経験が求められます。すべての情報を見るには
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