機械学習エンジニア条件を変える閉じる
仕事内容機械学習エンジニア
当社の再成長フェーズにおいて、配送効率向上、販促コスト最適化、ユーザー体験のパーソナライズを実現するMLモデルの設計・開発・運用を担当します。クーポン配布最適化、配達報酬最適化、レコメンドエンジン、マーケティング施策最適化の4つの主要ドメインで、データサイエンスを駆使してビジネス課題を解決します。
仕事内容
- クーポン配布の最適化（Uplift Modeling）:ユーザーごとの反応率を予測し、ROIを最大化するパーソナライズされたクーポン配布戦略の構築。
- 配達報酬の最適化（ダイナミック価格設定）:エリアごとの需給バランスに基づき、配達員への報酬をリアルタイムに最適化するアルゴリズムの開発。
- レコメンドエンジンの開発・改善:数万件の加盟店の中から、時間・場所・嗜好に合わせた最適な店舗・メニューの提案ロジックの実装。
- マーケティング施策の最適化（LTV/離脱予測）:ユーザーのLTV予測や離脱予兆検知モデルを構築し、マーケティングオートメーション（MA）と連携した施策実行。
求める人物像
- ビジネス・トランスレーターとしての能力:業務部門と密にコミュニケーションを取り、抽象的なビジネスニーズを機械学習で解くべき具体的な技術課題へと構造化・定義できること。
- 現場・実数値へのこだわり:モデルの精度向上のみを目的とせず、ビジネス成果（KPI）に責任を持てること。
- 仮説検証のスピード感:完璧なモデルを時間をかけて作るよりも、まずはプロトタイプを現場に投入し、フィードバックを得て高速に改善サイクルを回せること。
募集要項最終確認 9/2
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 800〜1300万円/年
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 非公開
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 6/29
- 最終確認
- 9/2
応募資格（必須）
- 機械学習、統計学、または数学に関する専門的知識。
- Pythonを用いた機械学習モデルの実装・評価経験（実務3年以上）。
- SQLを用いた大規模データ（BigQuery等）の抽出・加工・分析経験。
- ビジネスサイドと協力し、課題定義から実装・効果検証までを主導した経験。
歓迎する経験
- 経済学（因果推論、メカニズムデザイン）の知見を用いた最適化経験。
- 組合せ最適化、強化学習、またはバンディットアルゴリズムの実務適用経験。
- MLOps（Vertex AI / SageMaker等）を用いたモデルの安定運用経験。
- 大規模トラフィックが発生するシステムでのバックエンド開発経験。
待遇・福利厚生
- アニバーサリー休暇
- メンター制度
- 出産・育児支援制度
- 国民の祝日
- 子育て一時退出制度
- 子育て費用補助
- 定期健康診断
- 従業員持株会
- 慶弔休暇
- 特別休暇
- 社会保険完備
求めるスキル・経験
この求人は株式会社出前館の採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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- シニア機械学習エンジニア
- 機械学習エンジニア（グローバル推進領域）
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募集元の採用ページから応募できます
応募は株式会社出前館の採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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