【enito】MLエンジニア紹介資料

Transcript

1. CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 1 データ戦略室 (AIエンジニア向け)
2. CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 2 データ戦略室について 分析チーム 分析チーム データ戦略室 相互分析の活性化 グループ横断でデータ分析を一手に担うチーム 事業部付けで分析チームが存在 with・Omiaiの分析チームを統合し誕生
3. CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 3 メンバー構成と開発環境 【開発環境】 【メンバー】 ▶ データアナリスト(7名) + 五十嵐CEO　 ▶ データ基盤エンジニア(1名)　 データアナリストをメインとしたチーム BigQueryに蓄積されたDWHを主に活用 ▶ コミュニケーションツール, ナレッジシェア ▶ 開発・分析基盤 ▶ AIコーディング 【所属中の職種】 AWS SageMaker, BigQuery Claude code, Codex Slack, Confluence ▶ AI・MLOpsエンジニア(1名)　 ▶ 開発言語 Python, Ruby on Rails, Java
4. CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 4 データ戦略室のベースとなる役割 定量・定性データを活用した各チームの意思決定支援 定性インタビュー アンケート調査 (サービス内・社外) プランナー マーケ 経営 CS 連携 集計・分析 可視化・示唆 データ整備 プロダクトに対してダイレクトに働きかける場面もある データ戦略室 新規事業 BigQuery R、Python SQL Tableau Spreadsheet Slide PowerPoint
5. CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 5 AIエンジニアの主な担当業務 各種指標の可視化 (可視化に必要なデータ整備含む) 施策分析 (効果測定〜示唆だし・ネクストアクション議論) アドホック分析 (施策立案の数値・要因分析・ユーザ分析 など) レコメンドシステムの改良 AIが関連する機能の提案開発 ◦ルールベースとMLモデルを組み合わせ、日々改良 ◦高度化に向けて基盤部分の実装も一部担当 ◦マーケ、T&Sなど全部署でニーズ ◦プロダクトへの機能統合、社内ツールとしての開発を主導 アナリストの分析基盤整備 ◦データエンジニア、アナリティクスエンジニアとして データ整備、分析業務を一部支援 -> AI活用
6. CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 6 2つのプロダクトのマッチングロジック開発が出来る ・恋愛という揺らぎのある行動を科学するという楽しさ・難しさ ・心理テストや価値観チェックと言った独自機能を含めた膨大なデータ群の活用 ・テーブルデータの予測最適化だけでなく自然言語処理、画像認識など広く技術を活用 エニトグループでAIエンジニアとして働く魅力 全部署に”攻め”のエンジニアとして必要とされる ・横断チームとしての所属、全部署のニーズを拾い上げて機能を開発していく->内製化の魅力 ・ビジネスサイド/サーバーサイドの両方とコミュニケーションをしていく ・-> AI・機械学習だけでなくバックエンド、ビジネスの知識全てがフル活用出来る ユーザーに価値が直接届く ・運命の出会いや安全安心をAIの力で直接ユーザーに提供が可能
7. CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 7 ご応募お待ちしています