【新卒】機械学習エンジニア

仕事内容

【ミッション】 機械学習アルゴリズムのプロフェッショナルとして、AI・機械学習を活用して医療の質を向上させる。 適切な対象者に適切な情報を適切なタイミングで届けることが医療発展のキーと考えており、機械学習の活用により達成できると信じています。 【担当事業・プロダクト】 事業横断でサービスの改善/開発を行います。主にサービス横断で利用される機械学習エンジンや機械学習がコアとなる新規サービスを担当します。 【担当業務】 機械学習とコンピュータサイエンスを用いて、プロダクト開発(企画・開発・運用)を行います。 AIチームでは、タイトルによる区別なく、機械学習によるサービス改善の提案からアルゴリズム作成、システム開発、運用まで、各メンバーが一貫して担当しますが、その中でも機械学習アルゴリズムのプロフェッショナルとして専門性を発揮することが求められます。 ### 機械学習技術を用いたwebサービス体験改善 エムスリーが提供するサービスを改善するためのMLを用いたアプリケーションの開発を担当しています (例：コンテンツのレコメンデーション、メールマガジンのパーソナライズ、検索アルゴリズムの改善)。 ### 機械学習をコアとした新規サービスの開発 機械学習がコア技術となるような新規サービスの企画・開発を行っています (例: 医師の情報収集を助けるための専門性の高い文章の要約・翻訳・キュレーション、社員の健康診断情報からの健康リスク予測、症状からの希少疾患の検索)。 ### 医療現場で利用されるサービスの開発 電子カルテ事業との連携や医療機器(画像診断、患者向けアプリケーション)の開発など、診療の現場で医療従事者が直接利用するMLプロダクトを開発しています。 ### 技術スタック マイクロサービスで多くのプロダクトを開発しているため、一例ですが、以下のような技術を利用しています。 * 言語: Python / Go * FW: gokart / PyTorch / Goa * チャットツール: Slack * ソースコード管理: GitLab * 基盤技術 & IaC: BigQuery / GKE / Looker / Terraform / ElasticSearch * 機械学習領域: レコメンデーション / NLP / CV / オンライン最適化 / AutoML 【得られる経験・スキル】 * 医療系のデータ（テキスト、画像、動画）があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行えます。 * 少人数で多くのサービスをサポートしており、機械学習システムの企画から開発まで裁量を持って行えます。 * チームで独立したKubernetesクラスタ上のマイクロサービス基盤を運用しており、モデリングだけでなく運用改善まで含めた経験を積めます。 * ビジネス側の担当者もデータ分析/機械学習の活用に理解があり、新規アルゴリズムを積極的に導入できます。" 【応募資格（必須）】 * 今後、高専・大学卒業、大学院修士・博士課程修了予定の方 * 機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、レコメンデーションのいずれかの分野の専門知識 * Python, Go等での開発経験 （選考プロセスでプログラミングテストが有ります） * 年間60本以上の論文(機械学習系)を読み、そのうち6本以上を追試していること 【歓迎スキル・経験】 * Webアプリケーションまたはネイティブアプリケーションの開発経験 * クラウドインフラ (AWS/GCPなど) の構築経験 * RDBMSまたはKVS / NoSQLを使ったシステムの開発経験 * コードレビュー・運用監視などを含むチーム開発経験 【選考プロセス】 1.エントリー 2.WEBプログラミングテスト：約60分、SPI：約60分 3.1次面接（Zoom）：約60～90分 4.2次面接（Zoom）：約60分 5.3次面接（Zoom）：約60分 6.オファー * 服装の指定はありません。お話ししやすい恰好でご参加ください。 * 選考途中にインターンを実施する場合があります * 面接フローは変更になる可能性があります 【報酬】 年俸　¥6,000,000～（スキル・経験に応じて検討します。月次支給+年2回の賞与） 【その他】 通年採用の為入社月は調整可能です 【参考資料】 エンジニア新卒採用サイト [https://fresh.m3recruit.com/engineer](https://fresh.m3recruit.com/engineer) AI・機械学習チーム紹介資料 エンジニアリングG全チーム紹介資料 山崎 聡（CTO VPoP）×河合 俊典（VPoE）1on1 【働き方】 エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で負債解消デーやGameDay、勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。 ※事例 230回続く社内LT大会の忘年会が盛り上がった件について [https://www.m3tech.blog/entry/techtalk-offline-2023](https://www.m3tech.blog/entry/techtalk-offline-2023) 7年間放置されたRuboCopをチームワークと自動化の二刀流で改善した話 [https://www.m3tech.blog/entry/2025/03/25/110000](https://www.m3tech.blog/entry/2025/03/25/110000) 社内で機械学習コンペ開催！ワイワイ楽しんだ1日をレポート [https://www.m3tech.blog/entry/2025/05/12/180000](https://www.m3tech.blog/entry/2025/05/12/180000) リモートワーク時代を生き抜くAI・機械学習チームの働き方 [https://www.m3tech.blog/entry/2024/12/07/110000](https://www.m3tech.blog/entry/2024/12/07/110000) エムスリーBIRチーム大解剖！プロダクト開発の舞台裏と、チームを支える文化 [https://www.m3tech.blog/entry/2025/04/01/170000](https://www.m3tech.blog/entry/2025/04/01/170000)

必須スキル

M3の他の求人

あなたに最適な求人を、AIが推薦

15〜20分のAI面談で、スキル・経験・コミュニケーション・カルチャーフィットを評価。 その結果をもとに、掲載中の全求人から最適な案件を自動マッチング。