MachineLearningEngineer∕機械学習エンジニア

■Position Details

As a member of our team, you will work closely with business side to understand their challenges, collaborate with data engineers and front-end

engineers, and deliver solutions that optimize Rakuten Travel's product offerings. Specifically, you will be responsible for projects such as item re

commendation, user targeting, image optimization, and NLP tasks utilizing user reviews. In this role, you will have the following key responsibiliti

es:

‧Collaborate with business side to define project requirements.

‧Develop detailed dev specifications.

‧Build and deploy ML models via APIs.

‧Design and execute experiments to validate solutions.

■業務内容

機械学習エンジニアとして、ビジネスサイドと密接な連携を通して課題を理解、データエンジニアやフロントエンドエンジニアと協業、楽天トラベル

のプロダクトに対して最適化ソリューションを提供していただきます。プロジェクトはレコメンデーションロジック改善、ユーザーターゲティング、

画像最適化、ユーザレビューを活用した自然言語処理タスクなどがございます。具体的な業務としては下記となります。

‧ビジネスサイドと連携しプロジェクトの要件を定義

‧詳細な開発仕様の策定

‧MLモデルの構築とAPIへのデプロイ

‧ソリューションを検証するための実験の設計、実行経験

■Mandatory Qualifications

‧Experience developing original/proprietary machine learning algorithms.

‧Track record of academic publications and conference presentations.

※Japanese

■必須条件

‧独自の機械学習アルゴリズムの開発経験

‧論文実績、学会発表実績

想定年収:600万円〜900万円

月給:359,000円〜508,000円

月額(基本給):272,658円〜385,823円

※固定残業手当は月、40時間0分、86,342円〜122,177円を支給

超過した時間外労働の残業時間代は追加支給

■Salary reviews: twice a year

■Bonuses: twice a year

※Japanese

■給与改定年2回

■賞与年2回

労働時間区分:フレックスタイム制

コアタイム:有 11:00〜15:00

フレキシブルタイム:有 7:00〜11:00、15:00〜20:00

標準的な勤務時間帯:9:00〜17:30

休憩:60分

時間外労働:有

完全週休2日制(土日祝)

年間有給休暇:10日〜(下限日数は、入社半年経過後の日数となります)

育児休暇取得実績あり

Summer and winter holidays∕Annual paid leave∕Special leave

※Japanese

夏期冬期休暇∕年次有給休暇∕特別休暇

通勤手当:有

厚生年金基金:有

健康保険:有

厚生年金:有

雇用保険:有

労災保険:有

退職金制度:有

教育制度/資格補助:■New Hire Training

■Level-Based Training Programs

※Japanese

■入社時研修

■階層別研修

1st interview→2nd interview→Reference check+Final interview→Offer meeting→Acceptance of offer

※The number of interviews may change.

※Interviews will include Q&A in English to assess communication skills.

面接回数: 3回

筆記試験: なし