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Applied AI Engineer, Human Learning
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- 東京都目黒区
- 休日
- 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
どんな仕事かAIによる生成
AIを使って人間の学習と判断能力を変えるプロダクトをつくるポジションです。ラーナーの行動や発言、動画・音声、学習履歴から理解状態や判断の理由を推定し、教える内容や伝え方を設計します。ユーザー課題の理解からAIシステムの設計、体験設計、評価、実サービスへの実装、改善までを一貫して担います。
この求人に応募
応募資格
必須
- 複雑で曖昧なユーザー課題に対して、何を解くべきかを自ら定義し、0→1でプロダクトとして形にした経験
- Consumer-facingなプロダクトを実ユーザー向けにリリースし、利用データやユーザーフィードバックをもとに継続的に改善した経験
- 難しい課題を解くだけでなく、その結果としてユーザーの行動や体験に大きな変化を生み出した実績
- 正解が一つに定まらない課題に対して、「良い結果とは何か」を定義し、その評価方法や指標を設計した経験
- ユーザーの状態や過去の行動に応じて、提供するフィードバックや体験を変える仕組みを設計した経験
- Domain Expertと深く協働し、その知識や判断基準をプロダクトやシステムに落とし込んだ経験
- Backend、AI、Productを横断し、プロダクト全体の技術設計や開発方針を決めた経験
- 前例のない技術課題に対して、問題設定・評価基準・Technical Directionを一から定義し、他のエンジニアが参照する形まで落とし込んだ経験
- 技術的な意思決定を通じて、プロダクト戦略や事業上の優先順位に影響を与えた経験
歓迎
- 数百万ユーザー規模のConsumer-facing Productを開発・運用・改善した経験
- ユーザーの行動や観測データから、意図・理解度・スキル・状態など、直接は見えない情報を推定する仕組みを作った経験
- スポーツコーチング、楽器演奏やボイストレーニングのコーチング、Clinical Educationなど、知識を教えるだけではなく、実践者が変化する状況を観察し、その場で自ら判断・行動できるようになるための学習や熟達支援の知見
- 専門家の暗黙知を構造化し、再利用可能なルール・表現・AIシステムへ落とし込んだ経験
- ユーザーの行動や成長を、複数回・長期間にわたって追跡し、プロダクト改善に活用した経験
- Video、Sensor、Healthcare、Sports、Manufacturing、Roboticsなど、現実世界の状態をデータから理解するプロダクトの開発経験
募集要項最終確認 10/5
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 役職
- Senior Principal Level
- 給与
- 記載なし
- 給与の詳細
- 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
- 勤務地
- 〒153-0044 東京都目黒区大橋2-22-44
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- フルフレックスタイム制
- 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
- 福利厚生
- - 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)
- 社会保険
- - 各種保険(雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険)
- 掲載日
- 2026/10/02 13:17(4日前)
- 最終確認
- 2026/10/05 17:44(1日前)
仕事内容
ポジションについて
- Applied AI Engineer, Human Learningは、AIを使って人間の学習と判断能力そのものを変えるプロダクトをつくるポジションです。 求められるのは、既に定義されたAI機能を実装することではありません。 実際のラーナーの行動、発言、動画、音声、過去の学習履歴などから、下記を考えAIシステムとして成立させることが仕事です。
- 今この人に何が起きているのか
- 何を理解していて、何を理解していないのか
- なぜその判断をしたのか
- 今この人に何を教えるべきなのか
- どのように伝えれば、本人の見方や判断が変わるのか
- 例えば、同じように玉ねぎを十分に炒められていないラーナーでも、原因は異なります。水分を飛ばす意味を理解していないのか、焦げることを恐れて火を弱めすぎたのか、あるいは本人は十分に炒めたつもりでも、映像ではそうではないのかもしれません。 目に見える失敗を検出するだけではなく、その背後にある理解や判断を推定し、複数の問題の中から「今この人に何を教えるべきか」を決め、その学びが次の行動につながったかまでを見る必要があります。
- このポジションでは、ユーザー課題の理解から、AIシステムの設計、体験設計、評価、実サービスへの実装、改善までを一貫して担っていただきます。
なぜこれが本質的に難しいか
- momentが扱うのは、毎回条件の異なる家庭のキッチンです。食材、調理器具、火力、分量、撮影角度、音、ラーナーのスキルなどが異なる中で、動画・音声・本人の発言といった不完全な情報から、実際に何が起きたのかを推定する必要があります。 さらに、知りたいのは行動そのものだけではありません。その人が何を理解し、なぜその判断をしたのかという、直接は観測できない状態まで推定する必要があります。 料理には一つのGround Truthもありません。食材、目的、習熟度によって「良い判断」は変わります。そして最終的な成功は、AIが正しい回答を返すことではなく、ラーナー自身の見方や判断が変わり、次回より良く料理できるようになることです。
Physical World Understanding(実際に何が起きているかの理解)
- 家庭のキッチンという制御されていない環境で、動画・音声・ラーナーの発言などの不完全な情報から、実際に何が起きていたのかを推定します。 本人の自己認識と映像上の事実が異なる場合も含め、何を事実として扱い、何を推論するのかを設計します。
Learner State Estimation(ラーナーの現在地の推定)
- 観測できる行動から、「何を理解していて、何を理解していないのか」「なぜその判断をしたのか」という直接は見えない理解状態を推定します。 過去の学習や行動も踏まえ、ラーナーの現在地を継続的に捉えます。
Expert Reasoning & Teaching Decision(専門家の判断の構造化と、教えるべきことの選択)
- 一流シェフの暗黙知を引き出し、AIが異なる料理や状況にも応用できるReasoning Frameworkとして構造化します。 その上で、複数の改善点の中から「今この人に何を一つ教えるべきか」を選び、どのように伝えれば本人の見方や判断が変わるかまで設計します。
Evaluation of Human Learning(人間の学習の評価)
- 料理やラーナーによって正解が変わる中で、「良い診断」「良いコーチング」「本当に理解が変わった状態」とは何かを定義します。 AIの回答品質だけではなく、次の調理でラーナー自身の判断や行動が変わったかまで評価します。
この求人は、クックパッド株式会社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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