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機械学習エンジニア
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 休日
- 年間休日125日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
データ分析基盤上のデータを基に、AI/MLを用いたレコメンド機能などの施策立案や機能の開発・運用を担当します。物件のレコメンド機能や物件一覧の並び順の最適化など、データを利活用した施策を推進します。
この求人に応募
応募資格
必須
- Google Cloud環境下での機械学習モデルの設計・開発および運用経験(1年以上)
- Python, SQLの利用経験(それぞれ1年以上)
求める人物像
- 事業貢献をしている実感を持ちながら仕事をしたい方
- 仮説検証しながら、よりよいものを作るのが好きな方
- 仕事もプライベートも楽しみたい方
- スピード感をもって仕事をしたい方
- 自分の意思をもって、意味がある・筋が通っていると思える仕事に取り組みたい方
使用ツール
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
- 正社員あり(6ヶ月)
- 給与
- 600〜900万円/年
- 給与の詳細
- ・年俸制 年収: 600 万円 ~ 900 万円※年収はご経験・スキル・ご年齢を考慮のうえ、上下する場合がございます。※月給イメージは下記 になります。年収600万の場合: 月給: 500,000(基本給: 382,000 + 固定残業手当: 118,000)年収900万の場合: 月給: 750,000(基本給: 573,000 + 固定残業手当: 177,000)※固定残業手当は40時間相当分の残業代を含む(支給済みの固定残業手当分を超過した分に関しては別途計算のうえ支給)
- 手当
- 交通費全額
- 勤務地
- 東京都渋谷区猿楽町10-1 マンサード代官山3F
- アクセス・通勤
- ■自転車通勤OK
- 働き方
- ■長期休暇の前後はフルリモートワーク可能■リモートワーク相談可
- 勤務時間
- フレックスタイム制コアタイム:11:00-17:00※標準労働時間は週40時間、1日8時間です残業月10h程度
- 年間休日
- 125日
- 休日・休暇
- ■完全週休二日制(土日祝休)■年末年始休暇■夏季休暇※ 年間休日125日以上
- 福利厚生
- ■フリー菓子・フリードリンク(終業後はアルコールも)■副業OK■リモートワーク相談可■自転車通勤OK■ハイスペックなデバイスの貸与■セミナー・勉強会参加費・資格取得の補助■書籍購入費の補助■服装自由
- 社会保険
- ■各種社会保険完備
- 経験年数
- 1年以上
- 選考の流れ
- 書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面)※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。・計2名の推薦者をご指定ください。・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。
- 掲載日
- 2026/06/30 17:19(109日前)
- 最終確認
- 2026/10/16 02:03(1日前)
仕事内容
Description
- 当社ではデータ分析基盤をクラウド上に構築し、マーケティング施策やアプリケーション改善などの施策に活用しています。 本ポジションではそれらのデータを基に、AI/MLを用いたレコメンド機能などの施策立案や機能の開発・運用を担当頂きます。 システムは制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、エンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 Red Frascoでは、目的と手段さえ合致していれば裁量を持ってやりたいことが実現できます。またスタートアップ企業のスピード感も経験できます。 幅広い経験値を得たい方、主体性を持ち動ける方を募集しています。
業務内容の一例
- データを利活用した施策の立案、機能の開発・運用を行います。
- 以下は施策の一例です。
- 物件のレコメンド機能(バッチ予測・オンライン予測)
- 物件一覧の並び順の最適化
生成AIツールについて
- 『AIを当たり前に使える環境です』
- 全社員がGoogle Geminiを業務で利用でき、エンジニアには全員にGitHub Copilotを利用できます。さらに業務内容や希望に応じてChatGPTやClaudeも会社負担で利用できます。AIツールの活用を会社として推進しており、日々の開発・業務に最新のAIを取り入れられる環境です。
この求人は、株式会社Red Frasco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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