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| 部署・役職名 | 【AI×EC】機械学習エンジニア ※「Forbes 30 Under 30 Asia 2025」、「すごいベンチャー100 2025年版」など様々な受賞歴あり！ |
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▍事業概要 同社は、Eコマースの購買体験をアップデートするショッピングアシスト領域のリーディングカンパニーです。 主力プロダクトは、2,200社以上のEC・10億件超の商品データを横断検索する日本最大規模のAIショッピングアプリ。ユーザーが意識して比較・検索をしなくても、最適なクーポン、キャッシュバック、最安値情報を自動発見・適用する「ゼロエフォート」な節約体験を提供しています。 300万DLを突破し、AppStore評価は4.6以上。直近のGMVは前年比308％と急成長しており、週刊東洋経済「すごいベンチャー100」、日経クロストレンド「未来の市場をつくる100社」に選出。更には、「Forbes 30 Under 30 Asia 2025」にて、同社のCEOが世界を変える30歳未満の一人に選出されています。 今後は「ゼロパーティデータ」の活用により個人に最適化された推薦機能を強化。ユーザーの「公平な代理人」として、インターネット広告とEコマースのあり方を再定義することを目指しています。 ▍募集背景 同社のAIショッピングアプリは、ユーザーから見ると現状はブラウザ拡張機能を使用したアプリの1つですが、開発領域が広い且つ複雑性も高く、開発難易度が非常に高いです。 様々なECサイトやユーザー導線と融合し、経済的コンバージョンを創出する必要があるため、ユーザーとの接点回数は非常に多く、インタフェース開発力がより重要になります。 ここからコマース体験のファネル全体をアップデートするべく、iOS/Androidのネイティブアプリのショッピング版AIエージェントとして検索比較のみならず、購入・決済の自動化、あと払い・保証など購買の出口側までシームレスな体験となるような機能開発を進めています。 高度な技術を駆使しつつ最高のインタフェース作りに一緒に挑戦したい方からのご応募をお待ちしております。 ▍業務内容 AIショッピングアプリにとって、検索・推薦は単なる機能ではなく、ユーザーとプロダクトが出会う「入口のインタフェース」そのものです。いくら優れた機能やクーポンが裏側に揃っていても、ユーザーが最初の一歩で「求めていたものに出会えるか」「まだ気づいていない最適な選択肢を提示できるか」で、体験の価値はまったく違うものになります。 我々が向き合っているのは、「スニーカー」「冷蔵庫」といった単なる商品単体ではなく、数千万件規模のプロダクト情報、複雑な価格変動、個人の嗜好やコンテキストといった膨大なデータから“いまこの瞬間、この人にとって最も価値のある選択肢”を即座に導き出す知能です。 それは単なるアルゴリズム開発ではなく、情報の混沌を、ユーザーが直感的に理解できるインタフェースへと変換する仕事と言えます。 この検索・推薦の質が、AIショッピングアプリ体験全体の「入口の解像度」を決めます。そしてその入口が進化すれば、購入や決済、あと払いといった「出口の体験」までをも連鎖的に変えていくことができます。言い換えれば、検索・推薦はプロダクト戦略の中核であり、インタフェースそのものを“知能で再構築”していく挑戦です。 この領域では、巨大なデータと大規模なトラフィック、現実の購買行動という複雑な現象に対して、仮説と検証を高速に回し続ける力が求められます。 単なる技術実装にとどまらず、「情報と人間の接点を設計する」という視点で、検索・推薦というインタフェースを再定義していく挑戦の先に、AIショッピングアプリが描く“新しいコマース体験”があります。 【具体的な業務内容】 ＊ 検索/推薦アルゴリズムの設計・実装（BM25/ANN/Leaning－to－Rank/ハイブリッド推薦 など） ＊ 特徴量設計と学習パイプライン構築（バッチ/ストリーミング） ＊ オンライン実験（A/B）設計・実行・効果検証（CTR/CVR/Ret等） ＊ 推論サービングの最適化（レイテンシ/スループット/コスト） ＊ MLOps（監視・再学習・モデルロールバック） ＊ 検索ログ分析、クエリ理解・同義語/スペル補正・クエリ拡張の仕組み化 ＊ LLM/Embedding を用いたセマンティック検索・リランキングの実験と本番適用 【開発環境】 主要言語としてTypeScriptを全面採用しており、フロントエンド・バックエンド・インフラ定義において全面的にTypeScriptを用いています。 monorepoで基本的にすべてのpackageを一つのリポジトリで管理しており、コードの共通化ができています。 ＊ フロントエンド：Next.js,ReactNative（Expo）,Tailwind CSS ＊ バックエンド：Nest.js,TypeORM,MySQL,BigQuery,ElasticSearch,DynamoDB,MongoDB ＊ インフラ：AWS,AWS CloudFormation,AWS CDK,AWS ElasticBeanstalk,AWS RDS,AWS Glue,Firehose,GCP（BigQuery）,Firebase（Hosting, Auth, Analytics）,Segment,Sentry,Auth0 ＊ データ分析・機械学習：Python,jupyter notebook,scikit－learn ＊ 開発環境：Git,GitHub,GitHub Actions,monorepo ＊ 開発フロー：Git Flow ※※※最後に※※※ 同求人に少しでも興味をお持ちいただけましたら、「気になる」ボタンをクリックください。 ご経歴を確認の上、求人とのマッチ度に関して個別ご連絡をさせていただきます。 モバイル版：右上の「★」マークをクリックください。 PC版：求人票右下の「☆気になる」ボタンをクリックください。 |
| 労働条件 |
【勤務時間】 フレックスタイム制あり（コアタイム:10:00～15:00） 【休日・休暇制度】 完全週休2日（土、日）、祝日 ※年間休日125日 夏季休暇、年末年始休暇、慶弔休暇 【働き方】 原則週1日以上の出社（天候や個別の事情での相談可） 【福利厚生】 ・各種社会保険 ・通勤交通費 ・ストックオプション制度 ・業務用PCの貸与 ・書籍・合宿等の費用負担 ・3Dプリンター使い放題 ・服装自由 ・AIブースト制度（年額最大30万円までのAIツール利用料を補助） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・Pythonでの実サービスでの開発経験・機械学習モデルのライフサイクル全体（課題発見、データ準備、トレーニング、デプロイメント、モニタリング、最適化）にわたる強力な実践経験 ・コンピュータサイエンス、データサイエンス、数学、または関連分野の学士号（または同等の実務経験）。 ・SQL/データ処理基盤での実務（BigQuery） ・基本的なMLOps知識（モデル管理・デプロイ・監視など） 【歓迎（WANT）】 ・特徴量ストア、データ前処理、ETL パイプライン、大規模データ管理、リアルタイム ストリーミングを含むデータ エンジニアリングの実践に関する知識。・Eコマースまたは電子商取引プラットフォームに関するドメイン知識 ・LTR（Learning－to－Rank）の実装経験 ・A/Bテスト設計・因果推論、バンディット最適化 ・オンデバイス or エッジ推論最適化、低レイテンシ最適化 ・日本語クエリ特有の課題（表記揺れ/連濁/半角全角 等）への対処経験 |
| 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 | 2026/07/31 |
| 求人番号 | 9328483 |
採用企業情報
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- 会社規模31-100人
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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