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シニアプロダクトAI/MLエンジニア

年収： 1100万～ 1500万

採用企業案件

採用企業

部署・役職名	シニアプロダクトAI/MLエンジニア
職種	データサイエンティスト
業種	ソフトウエアその他
勤務地	東京都
仕事内容	【事業内容】当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー」などの事業を展開しております。近年、少子高齢化に伴い、労働に従事する人口の不足が深刻化し、それと同時に働き手に対する負荷が大きくなっています。当社が提供している「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善など、企業が抱える「人」に関する経営課題を解決することができます。また、人々の働き方を根底から変え、従来のアルバイトや派遣業界が抱えていた課題を解決し、一人一人が好きな時に働き、様々な仕事を経験することで人生の可能性を広げ、自分の時間をより豊かにできる世界を目指します。サービスリリースから約6年経過した現在、・ワーカー数：1,340万人・事業者数：226,000社・事業所数：440,000拠点 ※2026年1月末時点今後は、スポットワークをさらに世の中に広げることで国内の労働市場における課題を解決することを主軸としつつ、「はたらく」に留まらない多様なアプローチで、「一人ひとりの時間を豊かに」する挑戦を続けていきます。【募集背景】当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というミッションのもと、スポットワーク市場のリーディングカンパニーとして急速な事業成長を遂げています。この成長を支え、さらに加速させるためには、AI/MLの力でプロダクトの価値を直接高める「プロダクトAI/MLエンジニア」の存在が不可欠です。現在、データサイエンスグループでは、ワーカーと事業者の最適なマッチング体験の実現から、プラットフォームの信頼性・安全性の向上まで、多岐にわたる領域でAI/MLを活用した課題解決に取り組んでいます。これらの取り組みでは、LLM等の基盤モデルを活用した高度な解釈・制御を行う「AIエンジニアリング」と、従来の機械学習を用いた高精度なパターン認識・最適化による「MLエンジニアリング」の両輪が求められます。その中でもシニアポジションでは、既存のML/LLM基盤を前提に、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装を前進させるだけでなく、技術方針の設計、優先順位付け、評価設計、運用設計、関係者の巻き込みまで含めてリードできる方を求めています。事業課題と技術課題の双方を構造化しながら、プロダクトAI/MLの実装を一段上の水準へ引き上げられる「シニアプロダクトAI/MLエンジニア」を募集しています。【業務内容】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。シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っ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・マッチング機能の技術リード：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設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする・マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進：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、改善方針の設計から実装・運用までを推進する・ML基盤近接領域の機能実装・改善：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、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする・LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進：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設計・推進する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上・AI機能の安全性設計・実装のリード：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機能の設計・実装・改善をリードする・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リード：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分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする・データセット設計・品質改善の主導：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、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 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のリード：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・改善を主導する・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化：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・重要テーマの推進：マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う【入社後の期待イメージ】入社後3ヶ月：担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態入社後6ヶ月：マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態入社後12ヶ月：マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態【技術スタック(主要な部分の抜粋)】・クラウド　・Google Cloud ・開発言語　・Python ・データ基盤　・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤　・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール　・Looker / Looker Studio ・IaC 　・Terraform ・開発環境・ツール　・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報・マッチングに関する情報・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ・問い合わせに関するデータ・営業活動情報のデータ上記のようなデータを扱っております。【データエンジニアリング部の特徴】・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。（※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります）・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。【本ポジションの魅力】・スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う二面市場で、AI/MLを直接プロダクト価値につなげることができます。・単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック・安全性・ユーザー体験・現場運用の成立を同時に考える、難易度の高い課題に取り組めます。・マッチングとTrust & Safetyの両領域を横断し、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むことができます。・モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。・データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できます。・既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができます。・シニアポジションとして、重要テーマの優先順位付けや技術方針の設計、複数職種をまたいだ推進まで担うことができます。・グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化があります。
労働条件	【雇用形態】正社員【契約期間】試用期間：3か月【給与】年収 1100万円〜 1500万円 ※前職年収考慮いたします ※年2回の人事考課にて給与改定あり ※業績賞与制度あり【勤務地】 105-7135 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階株式会社タイミー　東京本社 ※フルリモート勤務可【勤務時間】フレックスタイム制（コアタイム11:00〜15:30）標準勤務時間　9:30～18:30 ※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【休日】年間休日120日完全週休2日制（土・日）、国民の祝日・リラックス休暇（年次有休とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与される有給休暇）・年次有給休暇・年末年始休暇・慶弔休暇・産前産後休暇【福利厚生】・各種社会保険完備・交通費支給 ※上限5万円/月・実績に応じて昇給有（年2回）【加入保険】健康保険/厚生年金/雇用保険/労災保険【受動喫煙対策】屋内原則禁煙（建物内喫煙スペース有）【社内制度】＜従業員持株会＞従業員が自社株を購入できる制度（※持株会への加入が必要）＜ダブルタイミーデイ＞社員がタイミーアプリを利用して働いた場合、報酬額を上乗せ（上限有り）＜書籍購入＞業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入＜セミナー費用補助＞業務に必要なセミナー参加費を補助＜部活動＞趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助＜チームビルディング＞チームのコミュニケーションの活性化に向け、一定の予算を好きに利用できる＜結婚祝い金＞結婚した従業員に祝い金を支給【働き方】フルリモート勤務可
応募資格	【必須（MUST）】 ■ハードスキル・複雑なプロダクト課題に対する技術リード経験：ユーザー課題や事業課題に対して、AI/LLM・データを活用したプロダクト機能や業務システムのあり方を定義し、技術選定・アーキテクチャ設計・実装・運用までリードした経験（目安として5年以上、またはそれに準ずる経験）・AI/LLMプロダクト機能のアーキテクチャ設計・品質改善をリードした経験：LLM、機械学習、検索、ルールベース判定、ワークフロー自動化等を活用したプロダクト機能や業務システムについて、アーキテクチャ設計・実装方針・品質改善をリードした経験・ソフトウェアエンジニアリングとアーキテクチャ設計力：プロダクト機能や業務システムの設計・実装・運用経験、およびチーム開発における技術方針・設計レビュー・品質担保をリードした経験・データを扱う開発スキル：SQLを用いたデータ抽出・分析・検証の実務経験。加えて、Python、TypeScript、Go等いずれかのプログラミング言語を用いた開発経験・AI/LLM機能の品質・評価・信頼性設計力：出力品質、評価指標、エラーケース、コスト、レイテンシー、監視・改善サイクルを踏まえ、AI/LLM機能の品質と信頼性を設計・改善した経験・エンドツーエンドの運用設計能力：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、推論・判定だけでなく、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・四半期単位の重要テーマ推進経験：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマの論点設定、優先順位付け、技術方針の設計、実行計画の具体化、推進を行った経験 ■関連する開発・ドメイン経験（いずれか1つ以上）・マッチング・検索・ランキング機能の設計・改善をリードした経験：マッチング機能や検索・ランキング機能の設計、実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験・Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験：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・リスク制御・異常検知領域の設計・改善経験：構造化データ、ルール、機械学習、LLM等を活用し、リスク検知・判定・運用改善の仕組みを設計・実装・改善した経験・基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発経験：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 ■求めるスタンス・技術と事業の両方を見ながら前進できる方：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方・不確実性の高い課題を構造化して進められる方：コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方・複数の関係者と協業しながらやり切れる方：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方・重要テーマを自律的にリードできる方：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方【歓迎（WANT）】・マッチング・推薦・ランキング領域の知見：Two-Sided Marketにおけるマッチング最適化、推薦・ランキング設計、運用改善の経験・データセットエンジニアリングの実務経験：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セキュリティ：レッドチーミング（攻撃的シミュレーション）による脆弱性診断や、最新の脱獄手法（ジェイルブレイク）に対する先回りした防御システムの開発経験・AIを活用したデータ生成・評価経験：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・MLパイプライン・Feature Store・推論基盤近接領域でのプロダクト実装経験：Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Store、推論基盤近接領域を活用し、プロダクトへのモデル実装・安定運用を行った経験 ■求める人物像・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方・当社のバリューにフィットする方・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方
アピールポイント	自社サービス・製品ありベンチャー企業 20代管理職実績ありシェアトップクラス 2年連続売り上げ10％以上UP 年間休日120日以上産休・育休取得実績あり
受動喫煙対策	喫煙室設置
更新日	2026/05/21
求人番号	7259149

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株式会社タイミー

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