シニアプロダクトAI/MLエンジニア

業務内容

1. 1マッチング領域およびTrust & Safety領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用を担当する
2. 2社内のML/LLM基盤を活用し、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアと連携して課題設定から実装、リリース後の改善まで推進する
3. 3シニアポジションとして技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進を担う
4. 4マッチング体験の向上では、マッチング機能の技術リード、特徴量・Feature Store改善の設計と推進、ML基盤近接領域の機能実装・改善、LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進を行う
5. 5プラットフォームの信頼性・安全性向上では、AI機能の安全性設計・実装のリード、運用を踏まえたリスク制御の設計、リスク予測・異常検知モデルの開発リード、データセット設計・品質改善の主導を行う
6. 6共通基盤を活用した実装・改善では、LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード、品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化、重要テーマの推進を行う

本ポジションの魅力

1. 1スポットワークという高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う二面市場で、AI/MLを直接プロダクト価値につなげられる
2. 2単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック・安全性・ユーザー体験・現場運用の成立を同時に考える難易度の高い課題に取り組める
3. 3マッチングとTrust & Safetyの両領域を横断し、従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積める
4. 4モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てる
5. 5データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できる
6. 6既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができる
7. 7シニアポジションとして、重要テーマの優先順位付けや技術方針の設計、複数職種をまたいだ推進まで担うことができる
8. 8グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化がある

応募資格（必須）

• データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上）
• SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
• 確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解
• MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験
• Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験
• ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験
• 複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験
• マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験
• 安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験
• 構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験
• コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験

歓迎する経験

• Two-Sided Marketにおけるマッチング最適化、推薦・ランキング設計、運用経験
• 大規模なデータの収集、クリーニング、重複排除、およびアノテーションプロセスの設計・管理経験
• AIを用いた合成データ生成や、AI as a Judgeによる自動データ検証システムの構築経験
• Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Store、推論基盤近接領域を活用し、プロダクトへのモデル実装・安定運用を行った経験

待遇・福利厚生

• クラブ活動支援
• 入社特別休暇
• 国民の祝日
• 完全週休2日制
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 年間休日120日
• 従業員持株会
• 慶弔休暇
• 産前産後休業
• 社会保険完備
• 結婚お祝い金

求めるスキル・経験