詳細 求人情報
No.134049
正社員
プロダクトAI/MLエンジニア
プロダクトAI/MLエンジニア｜スポットワーク市場で機械学習とLLMの両輪を実装・運用する
AI/MLを直接プロダクト価値につなげられます。マッチングロジック・安全性・ユーザー体験を同時に考える難度の高い課題に取り組めます。従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積めます。評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。
喫煙専用室または加熱式たばこ専用喫煙室設置 屋内原則禁煙（喫煙専用室設置）
喫煙専用室または加熱式たばこ専用喫煙室設置 屋内原則禁煙（喫煙専用室設置）
| 仕事内容 |
データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 ##### 1.マッチング体験の向上 - *マッチングロジックの実装・運用* ：ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う - *マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装* ：マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する - *ML基盤上での機能実装・運用* ：Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う - *LLMを活用した自律的な改善ループの構築* ：LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する ##### 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 - *AI機能の安全性実装* ：LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する - *運用を踏まえたリスク制御の設計* ：AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する - *リスク予測・異常検知モデルの開発* ：構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング - *データセット設計・品質改善* ：多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 ##### 3. 共通基盤を活用した実装・改善 - LLMOps/評価基盤の活用と改善提案：実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 - 品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化：モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ##### 入社後の期待イメージ - *入社後3ヶ月* ：担当ユースケースの1つで、モデル・AI機能・業務ロジックの改善を本番に反映し、評価・監視・運用まで含めた改善サイクルを回し始めている状態 - *入社後6ヶ月* ：マッチングまたはTrust & Safety領域において、課題設定、評価設計、改善方針の検討、実装、運用までを主体的にリードし、継続的な改善ループの高度化に貢献している状態 - *入社後12ヶ月* ：マッチングまたはTrust & Safety領域で複数の関係者を巻き込みながら改善テーマを継続的に推進し、改善ループの高度化や技術的な意思決定の質向上に明確に貢献している状態 |
|---|---|
| 職種 | エンジニア・技術（システム/ネットワーク） スマートフォンアプリエンジニア |
| 勤務地 |
東京都23区 港区 |
| 勤務時間 |
フレックスタイム制（コアタイム11:00から15:30） 標準勤務時間 9:30から18:30 ※1日8時間勤務×月勤務日数分が1ヶ月の勤務時間数となります 残業：- |
| 給与（時給・年収） | 年収 700万円～1100万円 |
| 応募資格 |
・データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験 ・SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ・MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 ・以下のいずれか1つ以上： - マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験 - 安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 - 構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 - コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 |
| 活かせるスキル・経験 |
・Two-Sided Marketにおけるマッチング最適化、推薦・ランキング設計、運用経験 ・大規模なデータの収集、クリーニング、重複排除、およびアノテーションプロセスの設計・管理経験 ・AIを用いた合成データ生成や、AI as a Judgeによる自動データ検証システムの構築経験 ・Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Storeを活用し、プロダクトへのモデル実装・安定運用を行った経験 ・ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 |
COMPANY INFORMATION
インターネット・Web・エンターテイメント関連
スキマバイトアプリを中心に、深刻化する人手不足という経営課題を解決するサービスを展開する企業。ワーカー数1,420万人、事業者数238,000社、事業所数465,000拠点（2026年4月末時点）まで成長。既存のスポットワーク領域では業界ごとに深く入り込み、企業にとっても働き手にとってもなくてはならないインフラとしてサービスを広げている。さらに「信頼」を可視化・循環させる社会の新たなインフラ構築を進めており、長期採用サポートサービスや正社員人材紹介、Fintechをはじめとする新規事業を展開している。
フィットする求人がすぐ見つからない、転職はこれからという方
Fellowship登録 （転職支援サービス）をしませんか？
あなたに合ったキャリアプランを、いっしょに考えます