機械学習エンジニア

Description

1. 1リユース市場の成長に伴い、出張買取・店舗・コールセンター・ECなど多様なチャネルを展開し、M&Aでグループ企業を統合してきた。
2. 2事業スケール拡大に伴いオペレーションやシステムが複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在する。
3. 3自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げ、査定・販売・CRM・物流・在庫を貫く事業オペレーションの中枢として、事業の仕組みそのものをプロダクト化する構想を掲げている。
4. 4個別最適から全社最適へ、経験知からデータ駆動への変革を進めるフェーズにある。
5. 5従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで複数のアプローチを活用した取り組みが実運用フェーズに入っている。
6. 6AI活用はまだ一部にとどまり、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されている。
7. 7本ポジションでは新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、統計・最適化・機械学習・生成AIを柔軟に組み合わせて価値をもたらす仕組みを形にする。
8. 8PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用まで一気通貫で担い、全社のAI活用領域を広げる役割を期待している。

ご入社後に期待する成果

1. 1～6か月後：特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待。
2. 2～6か月後：PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定。
3. 3～6か月後：モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指す。
4. 4～1年後：複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担うことを期待。
5. 5～1年後：課題特性に応じて従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指す。
6. 6～1年後：全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍することを想定。

職務内容

1. 1事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画
2. 2課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計
3. 3検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進
4. 4既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開
5. 5モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善

組織／配属先の特徴

1. 1CTOや本部長（プロダクト責任者）と密接に連携
2. 2PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
3. 3PdM出身者例：元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中

あなたに提供できる価値

1. 1事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
2. 2既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
3. 3特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会

キャリアパス

1. 1機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI／データ領域のシニアエンジニア
2. 2複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
3. 3データ戦略責任者／プロダクト・事業統括ポジション

プロダクト開発環境

1. 1開発言語：Golang, React.js(Next.js), TypeScript
2. 2インフラ：GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker
3. 3CI/CD：GItHub Actions
4. 4テスト：MagicPod, Storybook
5. 5バージョン管理：GitHub
6. 6エラー管理：Sentry
7. 7APM：NewRelic
8. 8開発生産性管理：Findy Team+
9. 9課題管理：Jira
10. 10ドキュメント管理：Confluence
11. 11その他：Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

We are looking for

1. 1「課題」と「構造」を見る思考力
2. 2テクノロジーを事業レバレッジとして捉えられる力
3. 3チームや他部署と建設的に議論し、物事を前進させていけるコミュニケーション力
4. 4開発組織作りへの興味関心
5. 5未整備な環境をポジティブに楽しめる推進力

応募資格（必須）

• 機械学習・最適化・統計的手法のいずれかを用いた実務経験（モデル設計・検証・改善に携わった経験）
• 課題や要件を整理し、統計的・数理的な観点を踏まえて適切な手法やモデルを検討・選定した経験
• 関係者とコミュニケーションを取りながら、仮説立案・検証を進めた経験

歓迎する経験

• 生成AI（LLM 等）を用いた業務・システムにおいて、RAG 構成、プロンプト設計、評価設計を含む活用設計や品質改善に関わった経験
• 生成AIと従来の機械学習を組み合わせた設計・検証を行った経験
• 実運用を前提としたモデル開発・改善、またはMLOpsに関する知見

待遇・福利厚生

• AWS/GCP学習費用補助
• インフルエンザ予防接種
• 提携不動産会社紹介
• 書籍購入支援
• 業務端末貸与
• 社員表彰
• 資格取得支援

求めるスキル・経験