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| 部署・役職名 | ◢◤最速成長メガベンチャー×AI/ML◢◤大規模データの活用と高度アルゴリズムでUXを根本から変革するAIエンジニア |
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| 仕事内容 |
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ データサイエンスグループにおいて、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・運用全般を担っていただきます。 ◎マッチング体験の向上・最適化 ・求職者と求人の最適マッチングを実現するためのモデル・ロジック・業務ルールのアジリティ高いプロダクト実装および安定運用 ・特徴量やモデル入力データの設計・実装、Feature Store等の基盤を活用した推薦・検索ロジックの改善 ・ML基盤を活用したモデルの評価・運用および、LLMを用いた自律的な評価・改善ループの構築 ◎プラットフォームの信頼性・安全性（Trust ＆ Safety）向上 ・事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装等による安全なAI機能のプロダクト実装 ・業務ルールや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運用に即したリスク制御設計 ・構造化データを活用したリスク予測・異常検知モデルの開発およびデータセット設計・品質改善 ◎共通基盤を活用した実装・継続改善 ・LLMOps/評価基盤を活用した自動評価パイプラインの運用と改善提案 ・モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストの継続的モニタリングと改善サイクルの推進 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎高頻度・高変動データに基づくリアルタイムマッチングエンジンの開発 ・大規模なユーザー行動ログや求人データを活用し、高精度なレコメンドおよびマッチングアルゴリズムを構築・プロダクトへ組み込み ◎LLMを活用したTrust ＆ Safetyの自動化・高度化プロジェクト ・プラットフォーム上の不正利用防止や安全性を担保するため、LLMと構造化データ機械学習を組み合わせたリスク検知および自動評価パイプラインを構築 |
| 労働条件 |
◎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 09:30〜18:30）※1日8時間勤務 ◎休日休暇：完全週休2日制（土・日）、国民の祝日、年間休日120日、リラックス休暇（入社初日に5日、その後1年ごとに5日付与）、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：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険、交通費支給（上限5万円/月）、実績に応じた昇給（年2回）、弁護士会費支給（資格保有者のみ）、従業員持株会、書籍購入補助、セミナー費用補助、部活動補助、チームビルディング費用補助、結婚祝い金 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ◎スキル・実務経験・データ分析や機械学習を用いた具体的なビジネス課題解決の実務経験 ・SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理経験 ・クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用経験 ・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、非構造化データ処理に関する知識 ・MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用したプロダクトへのモデル・AI機能の実装および運用経験 ◎ドメイン経験（下記いずれか1つ以上） ・マッチング、検索、ランキング機能の実装・評価・改善経験 ・信頼性・安全性（Trust ＆ Safety）領域の実装・改善リード経験 ・構造化データを活用したリスク予測・異常検知モデルの開発経験 ・コンテキストエンジニアリングやRAGなど基盤モデルを用いたAIアプリ開発経験 【歓迎（WANT）】 ◎知識・実務経験・Two－Sided Marketにおけるマッチング最適化や推薦・ランキング設計の知見 ・大規模データの収集、クリーニング、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を活用したプロダクト実装経験 ・異常時対応や監視体制、現場定着まで含めたエンドツーエンドの運用設計能力 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/08/12 |
| 求人番号 | 9262546 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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- 金融 コンサルティング IT・インターネット
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