직무 설명:
부서 소개
인공 지능 오피스는 데이터 과학과 머신 러닝을 활용하여 라쿠텐 트래블의 다양한 기능을 향상시키는 솔루션을 제공하는 데 전념하고 있습니다. 제품 개발부터 마케팅, 판매, 광고 및 품질 관리에 이르기까지 데이터 기반 통찰력과 예측 분석을 사용하여 혁신을 추진하고 측정 가능한 결과를 제공합니다.
포지션:
채용 배경
우리는 현재 우리 팀에 합류하여 Rakuten Travel의 마케팅 활동을 최적화하는 책임을 맡을 재능 있는 ML 엔지니어를 찾고 있습니다. 급변하는 온라인 여행 산업에서는 고객에게 보다 개인화되고 맞춤화된 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 따라서 우리는 고객에게 가능한 최고의 가치를 제공하는 데 도움을 줄 수 있는 열정적인 데이터 과학자를 끊임없이 찾고 있습니다. 또한 반복적인 개발을 통해 제품을 지속적으로 개선하기 위해 사용자 로그를 분석하고 다양한 실험을 실행할 수 있는 지원 환경을 제공합니다.
주요 업무
당사 팀의 일원으로서 귀하는 비즈니스 측면과 긴밀히 협력하여 과제를 이해하고, 데이터 엔지니어 및 프런트엔드 엔지니어와 협력하며, 라쿠텐 여행의 상품 제공을 최적화하는 솔루션을 제공하게 됩니다. 구체적으로는 사용자 리뷰를 활용한 아이템 추천, 사용자 타겟팅, 이미지 최적화, NLP 업무 등의 프로젝트를 담당하게 됩니다. 이 역할에서는 다음과 같은 주요 책임을 맡게 됩니다.
- 비즈니스 측과 협력하여 프로젝트 요구 사항을 정의합니다.
- 상세한 개발 사양을 개발합니다.
- API를 통해 ML 모델을 구축하고 배포합니다.
- 솔루션을 검증하기 위한 실험을 설계하고 실행합니다.
- AB 테스트 및 적기 최적화를 수행하여 다양한 접근 방식을 비교합니다.
- 영향과 효과를 측정하기 위해 통계 테스트를 사용하여 실험 결과를 평가합니다.
필수 자격 요건:
(1) 머신러닝, 데이터사이언스 분야에 대한 열정과 호기심을 가지고 계신 분.
(2) 기계학습, 수학 또는 관련 분야의 석사학위 이상을 보유하거나 이에 준하는 실무 경험이 있는 자. 또한 이미지 처리, 자연어 처리 및 기타 관련 분야를 포함하여 기계 학습/딥 러닝 모델 구축 경험이 있습니다.
(2-1) [지침] 다음 분야 중 하나 이상에 대한 지식을 보유할 것으로 예상됩니다.
(2-2) 기계 학습: 판별 및 생성 모델과 같은 기계 학습 모델, 확률적 경사하강법과 같은 추론 알고리즘, 점근적 보편성 및 점근적 효율성과 같은 점근적 이론과 같은 기초 지식과 다음 중 하나:
(2-2-1) Counterfactual Machine Learning: 정책 외 학습을 위한 다양한 추정기. 중요도 샘플링과 같은 샘플링 알고리즘.
(2-2-2) Attention/Transformer : Attention과 Transformer의 수학을 설명하는 능력. 모델 병합 및 MOE. 대규모 언어 모델의 각 학습 단계를 설명하는 능력.
(2-2-3) Optimal Transport: Sinkhorn 알고리즘, Wasserstein 거리 등의 기본 개념을 이해합니다.
(2-3) 수학: 선형대수학(대각선화, 조던 표준형), 미적분학(미분 + 리만 적분), 위상수학(위상수학, 압축성, 연속성) 및 다음 중 하나:
(2-3-1) 분석: 측정 가능한 함수, 적분 가능한 함수, 확률 공간의 정의. 확률 과정 이론.
(2-3-2) 기하학: 리만 다양체, 거짓말군, 통계적 다양체의 정의. Gromov-Hausdorff 거리와 같은 거리.
(3) Python을 이용한 개발 경험이 있으신 분.
(3-1) [지침] 다음 중 하나 이상에 해당하는 경험이 있을 것으로 예상됩니다.
(3-2) PyTorch나 TensorFlow를 활용한 개발 경험.
(3-3) GPU를 이용한 훈련의 실행.
(3-4) Python 코드를 다른 사람에게 리뷰해 본 경험.
(4) A/B 테스트 및 유사 실험을 수행하기 위한 실험 설계에 대한 전문성을 보유하고 있습니다.
(4-1) [지침] 다음 중 하나 이상에 대한 지식을 가지고 있을 것으로 예상됩니다.
(4-2) 통계적 가설 검증을 기반으로 한 A/B 테스트. 비중심 t-분포를 사용한 최소 표본 크기 설계.
(4-3) 베이지안 A/B 테스트.
(4-4) 최적의 암 결정 알고리즘.
(4-5) 인터리빙 알고리즘.
(5) 다기능 팀 환경에서 작업하고 다른 팀과 효과적으로 협업할 수 있습니다.
우대 자격 요건:
- 머신러닝 시스템을 프로덕션 환경에 배포한 검증된 경험.
- 일본어를 유창하게 구사하는 것은 장점으로 간주됩니다.
- 기계 학습 및 데이터 과학 분야의 전문성을 입증하는 주요 국제 회의의 출판 실적입니다.
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