最終更新日:2026/09/08
クックパッド新規事業(moment)|Principal Applied AI Engineer
2,500万円〜5,000万円
SE(Web・オープン系) サーバーエンジニア(構築・運用) データサイエンティスト
インターネットサービス
東京都
仕事内容
## 【クックパッドについて】 クックパッドは、料理をする人のための世界一使いやすいプロダクト開発をしています。 AIとロボティクスの活用は、人間の行為を代替する方向と、能力を拡張する方向に分かれます。 私たちは、この技術を人の力を引き出す方向に使います。 健康・認知・社会・文化・環境に影響する料理を、プロダクトによって、 世界の誰もが過去にない高い水準で実行可能にすることが、私たちの課題(チャレンジ)です。 ## 【momentについて】 ― 世界で一番、料理が上手になる方法を、AIで世界中に届ける ― 「表面がぷつぷつしてきたので裏返しました」とユーザーが言っても、映像ではぷつぷつはほんの少し。同じ映像でも、本人が何を理解していて、何を誤解しているかによって、伝えるべきことはまったく変わります。 momentがつくっているのは、料理を認識するAIではありません。**学び手の理解状態を推定し、次の一歩を教えるAI**です。専門家が時間をかけて設計してきたこの学習体験を、AIによって圧倒的な速さとコストで再現し、世界中に届ける。それがこのポジションの挑戦です。 ## 【このポジションの本質】 momentの課題は、既存モデルの精度をわずかに改善することではありません。 理想の学習体験と、AIで今実現できている現実との間には、まだ大きな差分があります。その差分のどこに最大のレバレッジがあるかを自ら見極め、無数にある改善案のほとんどを捨て、たった一点に集中して解き切る。それがこのポジションで求められる働き方です。 ## 【具体的に解く課題の例】 動画解析領域: 一流のコーチが動画から瞬時に見抜く、火加減・失敗の兆候・修正点。その判断力を、AIで再現・拡張します。本ポジションは精度改善ではなく、一流の判断そのものを実装する仕事です。 ## 【主な取り組み・役割(例)】 - 料理動画理解における本質的課題の解決 - 映像・音声・テキストを横断するマルチモーダルな判断モデルの設計 - 会話メモリや学習状態を踏まえた指導ロジックの設計 - タスク/リサーチエージェントの設計・実装 - 理想の学習体験から逆算し、最重要課題を自ら定義する - 課題を技術要件に落とし、設計・実装・検証までをリードする - 解いた結果が、上達速度・定着・再現性・コストにどう効いたかを説明する
労働条件
勤務時間:フルフレックスタイム制 就業場所(勤務地):クックパッド本社オフィス(東京都目黒区大橋2-22-44) 昇給・賞与:上期・下期の各期の評価結果に基いて、年1回、給与改定の機会あり 諸手当: 借上げ社宅制度(家賃は本人負担、試用期間中の利用はできません) 各種保険(雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険) 休日・休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、会社が定める日(年末年始他)、有給休暇、特別休暇(慶弔休暇:結婚、配偶者の出産、忌引き)、リフレッシュ休暇、夏季特別休暇(3日)など 雇用形態:正社員
応募資格
必須(MUST)
- ソフトウェア開発の実務経験(目安5年以上) - Python における高い実務レベルの専門性 - LLM を用いたアプリケーションの開発・統合に関する実務経験 - 理想と現実の差分から課題を定義し、多くの改善案を捨て、最もインパクトの大きい一点に集中して成果を出した実績 - 正解のない課題に対し、仮説・設計・実装・検証を高速に回した経験 - 生成モデルのアウトプットを最適化するための実践的な知識 - ユーザーの文脈や感情を技術要件・仕様に落とし込む能力 - モダンな開発プラクティス(TDD、バージョン管理、CI/CD、コンテナ化など)への理解
歓迎(WANT)
- Learning × AI 領域(Learner Modeling / Knowledge Tracing / Adaptive Learning / Intelligent Tutoring Systems / AI Coaching / Learning Analytics 等)における実務・研究経験 ※教育に限らず、語学・スポーツ・コーチングなど「人ができるようになる」プロダクトの経験を含む - Computer Vision や従来型の機械学習(特に動画データ処理)のバックグラウンド - 最新の生成 AI と従来手法を組み合わせたハイブリッドソリューションの開発経験 - 人間と AI のインタラクションにおける微妙なニュアンスへの感度と、ユーザー体験最適化への理解 - AI モデルのトレードオフ、性能、制約に関する実践的な理解 - ベクトル埋め込みおよびベクトルデータベース(例:Pinecone)の利用経験 - LLM ベースのアプリケーションにおける RAGアーキテクチャの実装経験 LangChain、LlamaIndex、Hugging Face、AWS Bedrock、Google Vertex AI などのフレームワークを用いた大規模言語モデルのファインチューニングおよびカスタマイズ経験 - クラウド環境(AWS、GCP、Azure)での開発経験 - MLOps/LLMOps(モデルのデプロイ、サービング、モニタリング等)に関する知識・実務経験 - AI アプリケーション向けのデータパイプライン構築など、データエンジニアリングに関する基礎的理解
求人番号:6373940
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