働き手と企業を「共感」でつなぐビジネスSNS・採用支援プラットフォームを展開するHRテック企業での機械学習エンジニア（MLOps）

■業務内容 データサイエンティストと密に連携しながら、推薦システムやマッチングロジックを実際のプロダクトに落とし込み、継続的に進化させていく役割を担っていただきます。 ・推薦・検索ロジックの実装と共通化 　└ 複数プロダクト・機能にまたがる推薦・検索ロジックを再利用可能な形で整備し、精度と保守性を両立する ・モデル運用・MLOps環境の構築 　└ データサイエンティストが開発した機械学習モデルやスコアリングロジックを、プロダクト上で安定稼働させるためのデプロイ・監視・再学習フローの設計・整備 ・データ処理・ログ基盤の整備 　└ ログ収集やデータパイプライン設計、分析用データマートの整備を通じた施策評価・アルゴリズム改善の支援 ・実験環境・社内ツールの開発 　└ 推薦・検索施策の効果検証を効率化する実験環境や、運用補助のためのCLIツール等の開発 ■募集背景 当社のデータサイエンス組織は「データの力で理想的なマッチングを」というミッションのもと、当社の会社訪問（採用マッチング）アプリを中心に、人と企業の出会いを最適化してきました。プロダクトや機能の拡張に伴い活用できるデータは増える一方で、モデルやロジックを実際のプロダクトに落とし込み、改善サイクルを高速に回すための技術的な基盤や運用プロセスはまだ発展途上です。推薦・検索まわりの共通ロジックの整備、モデルのデプロイ・運用を安定して回す仕組みづくり（MLOps）、検索体験を支えるインフラの改善など、データ活用とプロダクト開発の橋渡しを担うエンジニアを募集しています。 ■ポジションの魅力 ・ユーザー体験や事業成長に与えるインパクトを実感できる ・人と仕事に関連する多様かつ大量のデータセットを活用できる ・向上心のあるメンバーとともに、技術的な挑戦ができる ・モデル開発・データ基盤・サービス運用と幅広い技術領域に触れられる ・技術的な課題解決だけでなく、仕組みやプロセスの改善を主導できる ■開発環境・チーム体制 ・バックエンド：Python, Go, gRPC, Redis, Elasticsearch ・データ処理・基盤：BigQuery, Looker, dbt ・インフラ：Docker, Kubernetes, AWS ・コミュニケーション：GitHub, Slack, Google Workspace, Miro 全社的に生成AIの活用を推進しており、GitHub Copilot、Devin、Cursorなど複数のAIツールを業務内容に応じて使い分けています。キャリアパスの一例として、テックリード、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャーがあります。

■勤務地 東京都 ■リモートワーク制度 リモートワーク可（ハイブリッドワーク／週2〜3日出社） ■勤務時間／フレックス制度、ほか 等級により裁量労働制（2号）を適用（初級グレードのみフレックス制度を導入） ・裁量労働制：1日のみなし労働時間 9時間45分 ・フレックス制：固定残業代45時間分／45時間を超える時間外労働分は別途支給 ・昇給：年2回（3月・9月／会社業績と個人評価に連動） ・賞与：年2回（5月・11月／会社業績と個人評価に連動） ・完全週休2日制、国民の祝日、年末年始休暇 ・年次有給休暇（入社初日5日・入社半年後5日付与、次年度以降1日ずつ加算、最大20日）