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機械学習エンジニア/リクルーティングプロダクト本部
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 休日
- 記載なし
- 雇用形態
- 正社員
- ※・交通費実費支給(但し、上限5万円/月)
どんな仕事かAIによる生成
複数のプロダクトに蓄積されるデータを活用し、レコメンドや生成AIなどのアプリケーションに関するロジック実装を担う機械学習エンジニアの募集です。データサイエンティストと連携し、現場の課題理解やプロトタイプ開発、本番環境で実行するロジックの実装を行います。
この求人に応募
応募資格
必須
- Pythonによる機械学習ロジック実装経験 (3年以上)
- (ユーザが実際に使うプロダクト開発経験を必須とする)
- Dockerによるプロダクト開発経験 (1年以上)
- レコメンデーションモデルまたは言語モデルに関する理解があり、実装経験があること
- 修士以上の学位があり、大学院にて機械学習/統計/数理最適化に関わる研究の経験があること。または、これらに類する業務経験があること
- 日本語での円滑な会話およびテキストでのコミュニケーション能力
歓迎
- 機械学習関連のオープンソースライブラリへのコミット経験
- 複数のエンジニアをリードし、プロジェクトを推進した経験
- C++による機械学習ロジック実装経験
- Kaggleでの実績や技術ブログでの情報発信があること
求める人物像
- 知的好奇心が旺盛であること
- ビズリーチ社のビジョン「『キャリアインフラ』になる」、 ミッション「すべての人が「自分の可能性」を信じられる社会をつくる」に共感いただける方
- お客様に価値を届けるために、何ができるのかを思考できる方
- チームで働くことを大切にされる方
- 高い目標を達成していくことにやりがいを感じ、その過程における困難を楽しめる方
- 最新の技術などへのキャッチアップを貪欲に行う、学習意欲の高い方
- お客様の声を真摯に受け止め、プロダクトの改善に取り組める方
使用ツール
募集要項最終確認 11/4
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員・契約期間の定め:なし・試用期間:あり(6ヶ月)
- 給与
- 500〜1200万円/年
- 給与の詳細
- 年収 500万円〜1,200万円 ・賃金形態:月給制(40時間相当分の固定残業代含む) 基本給/月:253,968円~609,523円 固定残業代/月:79,366円~190,477円 ※40時間超過分については別途支給 ・賞与:原則年2回、業績に準ずる ・査定:原則年2回
- 手当
- 交通費上限5万円/月
- 勤務地
- 150-0002 東京都渋谷区渋谷2丁目17-1渋谷アクシュ17F
- 働き方
- 渋谷オフィス及び会社が認めた就業場所(リモートワークを行う場合を含む)
- 勤務時間
- ・フレックスタイム制(コアタイムなし)※始業時間帯は5:00~13:00、終業時間帯は12:00~22:00とする※月の所定労働時間:1日の標準労働時間(原則8時間)×月の所定労働日数
- 福利厚生
- ・交通費実費支給(但し、上限5万円/月)・部活制度・マイチョイス(選べるワークスタイル)・オフィス内カフェ 等
- 社会保険
- 各種社会保険完備
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める部署への配置転換あり(出向等を含む)
- 経験年数
- 1年以上
- 学歴
- 大学院修了以上
- 掲載日
- 2026/07/24 16:34(104日前)
- 最終確認
- 2026/11/04 16:48(1日前)
仕事内容
募集背景
- AIグループは、これまで、当社の複数のプロダクトで日々蓄積される利用者のレジュメや求人票、行動履歴などの様々なデータを分析、課題発見し、レコメンドや生成AIなどに関するアプリケーションを開発をすることで、プロダクトのポテンシャルを最大限に引き出す役割を担っています。一方で、これらのプロダクトでは事業の急成長に伴い、利用者の増加が続いています。それにより、ユーザーニーズ・ビジネス課題が量的にも質的にも拡大しており、日々多様な課題への対応が求められるようになりました。
- このような状況を踏まえ、AIグループでは、より一層のスピード感を持ってロジック実装を担える人材の強化が急務となっています。そのため、経験豊富な機械学習エンジニアを募集します。
事業・組織紹介
- 当社AIグループは、複数のデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニアで構成されており、現場の課題・ニーズのヒアリングから、プロトタイプ開発、本番環境用のコード開発、デプロイ、運用まで一貫して実施している組織です。
- 機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、1人または数名のチームを組成し、プロジェクト形式で現場ヒアリング、課題理解、要件定義、プロトタイプ開発、本番環境用のコード開発、Dockerイメージ作成までを担当します。MLOpsエンジニアは、AIグループの機械学習エンジニアやデータサイエンティストのニーズに基づき、複数のクラウドにまたがるAIシステムの設計と実装、デプロイ、継続的インテグレーションを行います。
業務紹介
- 現場のヒアリング・課題理解 データサイエンティストと共にプロダクトで生じている問題を整理し、解くべき課題を整理します。
- プロトタイプ開発 データサイエンティストと共に、課題解決のためのアルゴリズムを検討し、精度検証を行うことで実行可能性を検討します。
- ロジック実装 機械学習・データサイエンスの知見をもとに、課題解決と本番環境での実行パフォーマンスのバランスをとって手法を選択し、効率的な実装を行います。既存手法に限らず、最新の技術をキャッチアップし、それぞれのメリット・デメリットを十分に理解した上で、実運用に耐えうるロジックを構築できることも求められます。
開発環境
- [プログラミング言語] Python, SQL
- [データ分析] Jupyter Notebook, BigQuery
- [クラウド] AWS, Google Cloud, Azure
- [タスク管理] GitHub
- [ソースコード管理] GitHub
- [IDE] Visual Studio Code
- [AI] GitHub Copilot, Gemini
- [コラボレーション] Confluence, Scrapbox, Miro, Slack, Google Workspace
この求人は、株式会社ビズリーチの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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