AIプラットフォームエンジニア

ミッション

1. 1noteの6,000万件を超えるコンテンツと多様なユーザーデータを活かし、「最適な創作と読者を結びつける推薦基盤」を発展させる。
2. 2機械学習をベースに、大規模言語モデル（LLM）やベクトル検索など生成AI周辺の技術も取り入れる。
3. 3クリエイターの集客とユーザーの利用体験の向上を同時に、かつ最大限に実現する。

具体的な業務イメージ

1. 1おすすめ機能や検索機能の要件定義、目標指標の設計、技術の選定。
2. 2ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴を抽出するデータ処理の仕組みを設計、運用。
3. 3LLMや埋め込み（Embeddings）技術を使い、コンテンツの理解や検索の基盤を設計、運用。
4. 4推論パイプラインや、LLM/機械学習モデルの開発・運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、より良い状態にする。
5. 5プロジェクト例：ユーザーの行動とコンテンツ情報に基づいた推薦エンジンの開発と改善。
6. 6プロジェクト例：コンテンツを適切に分類する仕組みの開発と改善。
7. 7プロジェクト例：記事評価機能の開発と改善。その運用をチームで支援。
8. 8プロジェクト例：信頼性・安全性を高めるためのフィルタリング（悪意ある行動を検知し、LLMで判断する機能）。
9. 9プロジェクト例：古くなった機械学習基盤を最新の技術に更新し、性能と費用の改善。
10. 10プロジェクト例：新規事業における検索・おすすめの仕組みの企画、開発、改善。

ポジションの魅力

1. 1多様なコンテンツとコミュニティから生まれる、ユニークなデータを扱って開発ができる。
2. 2国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、運用経験を積むことができる。
3. 3LLMを推薦に活かす、実践的な知見を蓄積できる。
4. 4最新のAI技術を積極的に取り入れ、発信することが奨励される文化がある。
5. 5技術選定や開発計画（ロードマップ）の決定に大きな裁量を持ち、基盤構築の核として活躍できる。

こんな方と働きたい

1. 1当社のミッション・ビジョン・バリューに共感し、その成功に強い意志で臨める方。
2. 2新しい技術に高い感度を持ち、プロダクトの品質を高めたい方。
3. 3環境の変化に柔軟に対応し、議論を推進できる方。
4. 4計測と実験を重んじ、データドリブンに意思決定できる方。
5. 5技術以外の要素もある複雑なビジネス課題に取り組み、解決を楽しむマインドを持つ方。
6. 6生成AIの最新技術を積極的に取り込み、基盤を改善していくことに強い興味がある方。

開発環境

1. 1機械学習システムの開発は言語として主にPythonを使用。ライブラリはタスクに応じて選択できるが、Databricks上で実行できることを前提とする。
2. 2システム間通信のためのスキーマ言語としてProtocol Bufferを採用。
3. 3開発環境はJupyter Notebook on Databricksを利用。Pythonプロジェクトのパッケージにはrye(uv backend)を利用。
4. 4AIコーディングエージェントはClaude Code、Cursor、Codexのいずれかから利用可能。
5. 5データ処理基盤はSnowflakeかDatabricksのSparkを利用。Snowflakeがnoteのデータ基盤、DatabricksはAI・ML基盤として利用。
6. 6マネージドクラウドサービスはDatabricks on AWS、Qdrant。
7. 7その他社内で使われている技術スタック：開発言語（Ruby、Python、Go、JavaScript、TypeScript）、フレームワーク（Ruby on Rails、Nuxt.js、Next.js）、データベース（MySQL、Redis、DynamoDB）、CI/CD（Circle CI、GitHub Actions、Cloud Build）、DWH（Snowflake、Databricks）。

noteについて

1. 1「だれもが創作をはじめ、続けられるようにする」をミッションに、表現と創作の仕組みづくりをしている。
2. 2noteはクリエイターが文章や画像、音声、動画を投稿して、ユーザーがそのコンテンツを楽しんで応援できるメディアプラットフォーム。
3. 3サービス開始は2014年4月。現在、約8,209万件の作品が誕生し、会員数は1,248万人（2026年5月末）。
4. 42019年より法人向け高機能プラン・note proの提供を開始。
5. 52022年12月、東証グロース市場への上場を果たした。

応募資格（必須）

• 機械学習/LLMパイプラインの構築やモデルの運用のご経験（1年以上）
• システムパフォーマンスを考慮したLLM・機械学習システム構築のご経験（ベクトル検索など）
• 大規模データ環境でのデータ処理のご経験
• 大規模データ環境でのデータ分析のご経験
• 一定のビジネス上のKPIを定めてシステム運用をしたご経験

歓迎する経験

• 大規模なデータ環境での推薦アルゴリズムの開発運用のご経験
• Pythonプロジェクト管理・システム運用のご経験（uv, virtualenv など）
• Databricksのご経験
• PyTorchなどの推論の効率化に関する知識とご経験
• IaCの業務での利用のご経験
• A/Bテストおよびモデル評価の知識とご経験

待遇・福利厚生

• AIツールアカウント付与
• AIツール利用費補助
• 子供の看護休暇
• 慶弔休暇

求めるスキル・経験