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| 部署・役職名 | 【年収～1500万 フルリモート可】1,300万人超の二面市場をAIで変革するシニアプロダクトAI/MLエンジニア |
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| 仕事内容 |
【ミッション】 国内最大級のスポットワークマッチングプラットフォームを展開し、労働市場のインフラとして急成長を遂げる同社のデータサイエンスグループにおいて、シニアプロダクトAI/MLエンジニアとしてご活躍いただきます。 現在、プラットフォーム上のワーカーと事業者による、高頻度・高変動・短寿命な「需給データ」の最適化、およびサービスの信頼性・安全性を担保する仕組み（Trust ＆ Safety領域）の高度化が最重要課題となっています。 本ポジションは、単にモデルの精度改善を行うだけでなく、従来の機械学習（ML）と最先端の基盤モデル（LLM等）の両輪をフルに活用し、プロダクトへの価値実装、評価、運用設計をリードしていただきます。シニアポジションとして、技術方針の策定から重要テーマの優先順位付け、複数職種をまたいだプロジェクトの強力な推進をお任せします。 【具体的な業務内容】 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エンジニア等と協働し、課題設定から実装、リリース後の継続改善までを一気通貫でリードしていただきます。 ◆1. マッチング体験の向上 ・ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するためのモデル、ロジック、業務ルールの設計・実装および安定運用の牽引 ・特徴量やモデル入力データの設計、Feature Store等（特徴量管理基盤）を活用した改善方針の設計・実装 ・機械学習パイプラインを活用した、レコメンドAPI周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用のリード ・LLMを活用した、マッチング機能における自動評価・改善候補生成などの継続的な改善ループの設計・推進 ◆2. プラットフォームの信頼性・安全性向上（Trust ＆ Safety） ・LLM等の基盤モデルを活用した、事実整合性の確保や防御的プロンプト設計、ガードレール実装など、安全性に配慮したAI機能の設計・実装のリード ・AI/MLによる判定、業務ルール、現場オペレーション、人による確認フローを組み合わせた実用的なリスク制御仕組みの構築 ・構造化データを活用した分類・回帰・異常検知による、リスク予測・異常検知モデルの開発・運用リード ・アノテーション管理や合成データ生成を通じた、高精度な評価・学習データセットの品質改善 ◆3. 共通基盤を活用した実装・改善と技術リード ・実験の追跡管理やプロンプトのバージョン管理、自動評価パイプラインの活用・改善の主導 ・モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストの可視化と継続的な最適化 ・重要テーマにおける技術方針の設計、ステークホルダーとの合意形成、実行計画の具体化と推進 【本ポジションの魅力】 ◆高頻度・高変動な大規模データへの挑戦： 登録ワーカー数1,300万人超、事業者数22万社超がリアルタイムに動く大規模プラットフォームにおいて、AI/MLを直接プロダクトの価値につなげる難易度の高い課題に取り組めます。 ◆ML×LLMの双方をフルに活かせる環境： 従来の機械学習を用いた最適化（パターン認識）と、LLM等の基盤モデルを用いた高度な解釈・制御の双方を、実際の商用プロダクトでハイブリッドに活用・運用する最先端の経験が積めます。 ◆作って終わりにしない、一気通貫の裁量： モデル構築だけでなく、評価・監視・現場運用への定着・適用プロセスまで含めた、エンドツーエンドのシステム設計に責任を持てます。 【働き方】 ◆フルリモート勤務可（日本国内であればどこからでも勤務可能） フレックスタイム制を導入しており、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も設けています。心理的安全性が高く、自律的に技術力向上に取り組める土壌が整っています。 |
| 労働条件 |
契約期間：期間の定め無 使用期間：有（3ヶ月） 就業時間：9:30〜18:30（休憩1時間） 休日：土日、祝日 残業：有 年収備考：経験・スキルを考慮の上、同社規定により決定いたします。 社会保険：健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険 屋内の受動喫煙対策：屋内禁煙、屋内原則禁煙（喫煙室あり） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ◆複雑な課題に対する技術リード経験・データ分析や機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） ◆開発・分析基盤の習熟 ・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 ◆機械学習・統計学の知識 ・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深い理解 ◆モデルやAI機能の実装・運用経験 ・MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能を商用プロダクトに実装・運用した経験 ◆周辺領域での設計・改善経験 ・特徴量管理基盤、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおける技術方針の設計や改善の主導経験 ◆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、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 ◆技術テーマの推進経験 ・複数のステークホルダーを巻き込みながら、四半期単位等の重要テーマを定義・推進した経験 ◆ドメイン経験（※いずれか1つ以上の経験が必須） ・マッチング・検索・ランキング機能の実装、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 ・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（LLM等）を用いたアプリケーション開発の実務経験 【歓迎（WANT）】 ・Two－Sided Market（二面市場）におけるマッチング最適化、推薦・ランキング設計および運用経験・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（データセットエンジニアリング） ・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 ・各種クラウドのMLパイプライン（Vertex AI Pipelines等）や特徴量管理基盤、推論基盤近接領域を活用したプロダクトへのモデル実装・安定運用経験 ポテンシャル重視の採用です。気合い・根性論ではなく、物事を構造化して捉え、主体的に推進できる方を求めています。 |
| リモートワーク | 不可 |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/06/01 |
| 求人番号 | 8484803 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
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- コンサルティング IT・インターネット エンターテインメント
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- 10年以上転職支援に従事しておりますので、有益な情報提供と転職サポートもお約束いたします。
- (2026/04/10)
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