【 WINTICKET】(機械学習エンジニア)急成長中の競輪アプリ！WINTICKETの機械学習エンジニア募集

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 機械学習・深層学習モデルの設計・開発・実装経験
• 統計学・確率論を用いたアルゴリズム開発の知識
• PoCから本番環境への機械学習システム適用経験
• Python等を用いたデータ分析・モデリング実務経験
• 異常検知・不正検知システムの開発経験（歓迎レベルも含む）
• コンピュータビジョン・画像認識系の技術実装経験

• 課題発見力:
  事業部メンバーのフィードバックやデータ分析を基に、ビジネス上の本質的な課題を自ら見つけ出せる能力が求められます。
• 技術と事業を橋渡しするコミュニケーション力:
  エンジニアだけでなく、事業部のビジネスメンバーとも協働しながらプロジェクトを推進する力が必要です。専門知識を分かりやすく伝えるスキルも重要です。
• 自走力・主体性:
  課題解決のアイディア出しからPoCの設計まで、自ら仮説を立て実行できる行動力が問われます。メガベンチャーとして変化のスピードが速く、指示待ちではなく能動的に動ける姿勢が重要です。
• 継続的な学習意欲:
  機械学習・AI領域は技術進化のスピードが非常に速く、最新論文や技術トレンドを常にキャッチアップし自身のスキルを高め続ける意欲が求められます。
• 効果検証・改善サイクルを回すPDCA思考:
  実サービスへの適用後も効果検証・運用改善を繰り返すことが役割の一部であり、数値に基づいた定量的な評価と改善提案を継続的に行える思考力が必要です。

• コンピュータビジョン・姿勢推定技術:
  競輪映像からの選手3次元位置推定など、スポーツ映像解析に関するコンピュータビジョンの知見があると即戦力として活躍できます。
• 不正検知・異常検知システムの実装経験:
  ユーザー行動ログや本人確認書類の偽造検知など、実サービスにおける不正検知システムの開発・運用経験は高く評価されます。
• MLOps・機械学習基盤構築の経験:
  データパイプラインの整備や機械学習モデルの継続的なデプロイ・監視基盤の構築経験があると、チームへの貢献度がより高まります。
• リアルタイム処理システムの設計・開発経験:
  競輪映像のリアルタイム解析など、低レイテンシが求められるシステム設計・実装の経験は差別化要素となります。

• スポーツ映像解析・コンピュータビジョンの実践スキル:
  競輪選手の3次元位置推定など、スポーツ映像に対する高度な画像・動画解析技術を実サービスで磨くことができます。
• エンド・ツー・エンドのMLプロジェクト推進力:
  課題発見からPoC、モデル開発、本番適用、効果検証、運用まで全フェーズを担当することで、機械学習プロジェクトを一人で完遂できる実力が身につきます。
• 不正検知・信頼性向上のためのAI応用技術:
  本人確認書類の偽造検知や行動ログ異常検知など、セキュリティ・信頼性向上のためのAI活用ノウハウを習得できます。
• 急成長サービスにおけるデータ基盤設計の知見:
  四半期取扱高が数百億円規模に達する急成長サービスのデータ活用基盤を設計・構築することで、大規模データを扱うエンジニアとしての実務経験が積めます。
• 事業貢献を意識したMLエンジニアリング思考:
  ビジネスメンバーと協働しながら事業アウトカムを最大化する経験を通じて、技術だけでなくビジネス視点を持ったMLエンジニアとしてのキャリアが形成されます。