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東京都の機械学習エンジニアの求人167件

機械学習エンジニア/人材プラットフォーム本部

800〜1200万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都の機械学習エンジニアの求人の中央値(605万円)より195万円高い

勤務地
東京都港区
休日
完全週休2日制(土、日曜日)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域のMLシステム開発とMLOps基盤整備を担います。レコメンドエンジンや検索ランキング、MLインフラ、学習・推論パイプラインの設計・開発・運用を行います。経験や志向に応じて、マッチングモデルや予測モデル、分析基盤の整備にも携わります。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与800〜1200万円/年

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応募資格

必須

  • レコメンデーションシステム、検索システムなどの機械学習を活用したプロダクト機能または MLOps 基盤の開発・本番運用の実務経験(3年以上)
  • Python や SQL を用いたデータ分析・データ処理・モデル開発の実務経験
  • クラウド環境(GCP / AWS / Azure いずれか)での ML システム構築・運用経験

歓迎

求める人物像

  • 組織やプロダクトの方向性を理解し、自律的に行動できる方
  • チームの成果最大化を重視し、自らの強みを周囲に還元できる方
  • ビジネス・ユーザー双方の課題に向き合い、適切な技術判断と改善提案ができる方
  • 他職種とのギャップを意識しながら、リスペクトをもってコミュニケーションできる方
  • 優先度の見極めや課題の抽出・構造化に長け、実行に落とし込める方
  • 生成AIなどの新技術に対する好奇心と、それを実装に活かす力のある方
  • 状況に応じてプロトタイピングと慎重な最適解探索を使い分けられる方
  • レコメンド・検索・MLOps等の特定領域に深い強みを持ち、それを活かして事業課題の解決を提案・推進できる方
  • 「リリースして終わり」ではなく、本番投入後もビジネス指標を追いながら改善を繰り返せる方
  • 自身の専門性を軸にしつつ、データサイエンスやデータエンジニアリングなど隣接領域にも積極的にキャッチアップできる方
  • データが足りない・精度が出ないといった壁にぶつかっても粘り強く取り組み、必要な人を巻き込んで前に進められる方
  • モデルの挙動やA/Bテストの結果を噛み砕いて伝え、プロダクト・マーケティング・事業部など他部署とも率直にやりとりできる方

使用ツール

協調フィルタリングコンテンツベース深層学習Google CloudBigQueryVertex AICloud RunCI/CDdbtMetabase生成 AI

募集要項最終確認 10/17

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(3ヶ月)
給与
800〜1200万円/年
給与の詳細
年収 800万円〜1,200万円 月給66.7〜100万円 ・裁量労働制 基本給48.2〜72.3万円 固定残業代18.5〜27.7万円 ※時間外労働の有無に関わらず49時間分の固定残業代を支給 昇給年2回
手当
交通費会社規定に基づき支給
勤務地
106-6113 東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー13F
働き方
記載なし
勤務時間
【専門業務型裁量労働制】 10:00-19:00を基本とし本人の決定に委ねる ※休憩1時間含む ※上記時間帯を基本とし、始業および終業の時間は従業員の決定により委ねる(当社規定による)
休日・休暇
完全週休2日制(土、日曜日)祝日年末年始有給休暇※年次有給休暇は時間単位での取得可能(最大5日まで)
福利厚生
・ヘルスサポート(健康診断、産業医・保健師への社内相談窓口、心身の健康・介護/育児・医療に関する外部相談窓口、ストレスチェック、インフルエンザ予防接種)・ライフサポート(育児・介護休養、ベビーシッター利用割引券の提供、親族の介護施設入居費用補助)・健康保険組合の各種サービス(旅行費用の補助、保養所利用等)・選択型確定拠出年金制度(正社員・契約社員が対象)
社会保険
社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)
受動喫煙対策
屋内禁煙
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
その他会社が認めた場所
経験年数
3年以上
選考の流れ
原則4回 書類選考 → 一次面接(オンライン) → 二次面接(オンライン)→ 最終面接(対面) ※お任せする業務、ポジションによっては選考回数が変更されることもあります
掲載日
2026/07/05 03:26(104日前)
最終確認
2026/10/17 01:47(今日)

仕事内容

募集背景

  • 現在、私たちはプロダクトが持つ膨大なデータを活かし、レコメンドエンジンの内製化、検索パーソナライゼーション、各種予測システムの開発を本格的に推進しています。データの力で「一人ひとりに最適な求人との出会い」を実現し、プロダクトの価値を飛躍的に高めるフェーズです。ML システムの企画から本番運用・効果検証まで一気通貫で担える仲間を求めています。

まずお任せしたいこと

  • 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。
  • データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。
  • レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど)
  • 検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション
  • Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用
  • 学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD)
  • 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。

バックグラウンドや志向に応じた広がり

  • 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。
  • _データサイエンス寄りの方には:_
  • ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発
  • 事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善
  • A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進
  • _データエンジニア寄りの方には:_
  • dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発
  • KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備
  • プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備
  • いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。

メドレーで働く魅力

  • 社会構造的課題である医療人材の供給体制に対し、構造的な課題解決に挑むことができる
  • 数百万人規模のユーザーに影響を与えるプロダクト群に携われる
  • 組織やプロダクトの成長フェーズに応じて、役割や関与範囲を柔軟に調整可能
  • プロダクト志向の経営陣と近い距離で連携できる開発環境
  • 生成AIの活用を含めた最新技術への挑戦と変化を楽しめる文化

この求人は、株式会社メドレー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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応募は株式会社メドレー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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