お金の課題を解決するサービスに機械学習を実装し、ユーザーに圧倒的な付加価値を届け続けたい

お金の課題を解決するサービスに機械学習を実装し、ユーザーに圧倒的な付加価値を届け続けたい

Company
マネーフォワード
Tags
EngineerML

このissueを掲げている背景・理由

機械学習を使った機能をサービスに素早く導入し続ける仕組みを構築し、既存プロダクトの強化や新規事業の創出を実現する

Mission

機械学習で、マネーフォワードのサービスをずっと先へ

Vision

機械学習を当たり前に活用・運用できるプラットフォームをつくる

関連事例

各サービスで機械学習の活用が進んでいる中で、ML Opsの需要が高まってきておりその基盤構築を進めたいと考えています。また、新規モデルの研究開発およびサービスへの機能としての導入まで一貫して推進していきたいです。 詳しくは面談でお話できたら幸いです!

このissueの魅力

  1. ML Ops基盤をイチから立ち上げる経験
  2. PoCではなく実際にユーザーが利用する機能として機械学習を導入する機会
  3. お金にまつわる多種多様なサービスと関わる

担ってほしい役割・責任

以下のような活動を通じて、機械学習を使った機能をサービスに素早く導入し続ける仕組みを構築していただきたいです。

  • ML Ops基盤の構築  データ基盤の統合、連携  CI/CDパイプラインの構築  モデル精度や  サーバ負荷のモニタリング
  • ML Ops基盤の活用推進 サービス部門の課題解決 サービス部門による利活用推進
  • サービスへ機械学習を用いた機能を導入 新規モデルの研究開発 Lab開発モデルのサービス向け最適 実際にサービスへの機能追加開発

本issueへの第三者からのオススメ

マネーフォワードのミッション「お金を前へ。人生をもっと前へ。」の遂行には、データと機械学習技術の活用は欠かせません。 このML Ops基盤の構築と活用推進は、ミッション遂行の中核として、中長期の視点においてとても重要な業務になるでしょう。

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Money Forward Lab 技術顧問 関根 聡(せきね さとし)

・国立研究開発法人 理化学研究所 革新知能統合研究センター 言語情報アクセス技術チーム チームリーダー

・元・ニューヨーク大学 コンピューターサイエンス学科  准教授

・合同会社ランゲージ・クラフト 代表

・元・楽天技術研究所ニューヨーク所長

・博士(コンピュータサイエンス)

         

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