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AIパーソナライズエンジニア
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休２日制
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
有料サイトや書籍販売の会員・購読者を増やすため、社内システム・会員データ・行動ログ等を活用した「AIパーソナライズ基盤」の企画・構築・運用を担います。レコメンドや配信最適化などの機械学習モデルをプロダクトに実装し、パーソナライズ施策の企画・検証や関連部署との施策改善を行うポジションです。
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応募資格
必須
歓迎
- レコメンド、広告配信最適化、サブスクリプションサービス等でのパーソナライズ実務経験
- 特徴量設計、モデル改善（チューニング、オフライン／オンライン評価）の経験
- AWSなどクラウド環境でのデータ基盤／分析基盤の構築・運用経験
- SQLを用いたDWH／データマートの設計・データ抽出経験
- BIツール（Power BI、Looker Studio等）を用いたレポート・ダッシュボード作成経験
- 出版社／メディア／広告・マーケティング領域での実務経験
求める人物像
- 会員登録や購読増という事業ゴールから逆算して、施策とKPIを自ら設計できる方
- 編集／販売／広告など非エンジニア部門と円滑にコミュニケーションを取り、仮説検証を高速に回せる方
- 不確実性の高いテーマでも、データに基づき主体的に提案・実行していける方
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 役職
- リーダー, メンバー
- 給与
- 730〜1150万円/年
- 給与の詳細
- 730万円～1150万円当社規定により優遇
- 手当
- 交通費全額支給（実費）
- 勤務地
- 東京都港区虎ノ門4丁目3番12号
- 転勤
- 転勤なし
- 働き方
- 適宜、テレワーク（在宅勤務）も可。
- 勤務時間
- 9：30～17：30（休憩60分）
- 休日・休暇
- 完全週休２日制祝日休み年末年始休暇有給休暇（初年度入社月に応じて付与、翌年以降20日、繰越含め最高40日）慶弔休暇産前・産後休暇育児休暇介護休暇生理休暇結婚休暇永年勤続休暇配偶者出産休暇母子検診休暇育児休業看護・介護休業
- 福利厚生
- 退職金制度あり企業型DC（企業型確定拠出年金）制度定年後再雇用制度あり社内診療所新聞購読料補助自社誌購読料補助育児・介護支援制度財形貯蓄制度住宅関連融資研修支援制度ノートPC（Windows）とスマートフォンを貸与◆厚生労働省の女性活躍推進「えるぼし（３段階目）認定」取得
- 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
- ◆屋内原則禁煙（喫煙室あり）
- 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
- 東京オフィスのみ（東京都港区虎ノ門4丁目3番12号）
- 学歴
- 大学卒業以上
- 選考の流れ
- 下記の「この求人に応募」ボタンをクリック後、日経転職版の応募フォームに必要事項をご記入の上、ご応募ください。※入社日はご相談に応じます。※状況に応じて選考にお時間頂く場合がございます。
- 掲載日
- 2026/07/03 16:03（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 10:16（1日前）
仕事内容
仕事内容
- 有料サイトや書籍販売の会員・購読者を増やすため、社内システム・会員データ・行動ログ等を活用し、レコメンドや配信最適化などの「AIパーソナライズ基盤」の企画・構築・運用を担うポジションを募集します。データアナリストとしての知見を生かしつつ、機械学習モデルをプロダクトに実装し、成果につなげていただきます。
具体的な業務内容
- 会員登録／購読増を目的としたパーソナライズ施策の企画・要件定義
- レコメンド、スコアリング等のモデル設計・実装・評価
- 社内データ（会員属性、閲読履歴、購買履歴など）の整理・特徴量設計
- 効果検証のためのA/Bテスト設計、KPI設計・分析・レポーティング
- 編集／販売／広告といった関連部署との連携による施策改善サイクルの構築
- （尚可）データマート設計やBIレポート作成などのデータ分析基盤整備
業務で得られるメリット
- 会員IDとメディア行動ログを掛け合わせた、大規模・高解像度データでのAIパーソナライズ実務経験が得られます。
- 自ら設計したモデルや施策が、登録・購読数や売上といった事業成果に直結する環境です。
- 関連部署と親密に連携しており、プロダクトグロースの全体像を見ながら働けます。
- 希望に応じて、BI／DWHなどの基盤領域にも関わり、フルスタックなデータ人材としてのキャリアを築けます。
業務内容の変更の範囲
- 会社の定める業務
募集の背景
- 人員強化のための募集となります。
この求人は、株式会社日経BP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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