Lokad における機械学習の求人
機械学習と人工知能は流行語になっています。Lokad は実際、機械学習によって現実世界の意思決定を生み出す主要な欧州企業の 1 つとして認識されており、とりわけサプライチェーン上の意思決定を実現していることから、応募者が増加しています。
朗報です。まだ採用しています！
この投稿では、Lokad で展開されている 3 つの機械学習分野と、私たちとの面接の可能性を最大化し、理想的にはその後採用されるために必要なことを説明します。
面接時にこのブログ投稿を読んだと伝えられる応募者の皆さんは、良いスタートを切っています。優秀な人ほど好奇心旺盛ですし、将来の雇用主について少し調べる努力をしないのであれば、そもそも機械学習業界には向いていないかもしれません。
仕事 1: 予測的ビジネス・モデリング
機械学習を通じて企業のサプライチェーン性能を向上させるには、大きな努力が必要です。データは十分に準備されなければなりません。課題に対する解決策は、クライアント企業のビジョンと戦略に完全に一致している必要があります。サプライチェーンチームには、新しく、より高度な分析ソリューションを取り入れるよう導かなければなりません。さらに、測定可能な結果を収集し、それらの結果がトップマネジメントによって検証されることも受け入れなければなりません。Lokad では、データモデリングチーム、あるいは単にデータチームがこれらの課題に取り組む責任を担っています。
このポジションでは、提供される機械学習エンジンの強みと限界を理解するだけでなく、実際のサプライチェーンの日々の業務フローに統合される現実的な仕組みを実装できる、強い分析思考を持つエンジニアを求めています。改善は現実のものであり、失敗もまた現実です。面接の際には、当社ウェブサイトで文書化されている Lokad 製品への理解を示すことが推奨されます。さらに、Lokad の技術が実際のサプライチェーンの課題にどのように対応できるかを概説できれば、加点要素になります。
仕事 2: ビッグデータ基盤の構築
機械学習はデータに大きく依存しています。利用可能なデータが多ければ多いほど、機械学習は効果を発揮します。Lokad は、さまざまな機械学習要素を支えるインフラ全体を設計できる優秀なソフトウェアエンジニアを求めています。データパイプライン全体の重要性を過小評価してはいけません。不十分なパイプラインは、データ駆動型の取り組みが失敗する主な原因の一つです。インフラは高速で信頼性があるだけでなく、機械学習アルゴリズム自体の大きな計算需要にも対応できなければなりません。
この職種では、複雑な分散型バックオフィス処理に強い関心を持つソフトウェアエンジニアを求めています。ラディックスツリーのような複雑なアルゴリズムに取り組み、それらを自ら実装することを恐れてはいけません。理想的には、面接において、この種のアルゴリズム処理を理解し実装する能力だけでなく、保守可能で実運用に耐えるコードを提供できることを示すべきです。
仕事 3: ハードコアな機械学習科学
現代のほとんどの機械学習アルゴリズムは、統計的観点だけでなく、純粋なアルゴリズム的観点からも複雑です。Lokad は、これらの「ハードコアな」機械学習アルゴリズムを実装するために必要なソフトウェア開発スキルを習得する意思のある、才能ある数学者を求めています。私たちは、サプライチェーンのニーズに特化して設計された独自のアルゴリズム群を開発しています。オープンソースの機械学習ツールキットをただ使えば済む話ではありません。私たちのクライアントは、特定のサプライチェーン課題に対応するために設計されたアルゴリズムに決定的に依存しています。
このポジションでは、数値解析と最適化に強い関心を持ち、驚くほど難解な問題に取り組む意欲を持つ数学者またはソフトウェア開発者を求めています。一般的な「主流」の機械学習とはやや異なる、独自のアルゴリズム群を展開することを恐れてはいけません。理想的には、面接において、なぜ Lokad が代替的なアプローチを必要としているのかを説明し、場合によっては独自の洞察を示せることが望まれます。
