仕事内容
ウォンテッドリーのMLOpsエンジニアは、データサイエンティストと協働し、推薦システムやマッチングロジックのプロダクト実装と基盤整備を担います。機械学習モデルのデプロイ・運用・再学習フローの設計や、データ処理・ログ基盤の整備を通じて、ユーザーと企業の最適なマッチングを技術面から支える重要な役割です。Python, Go, AWS, Kubernetesなどを活用し、プロダクト開発の裁量が大きい環境で、事業成長に直結するインパクトを実感できます。
募集の背景
- ウォンテッドリーのデータサイエンス組織は「データの力で理想的なマッチングを」をミッションに、Wantedly Visitを中心に人と企業の出会いを最適化してきた。
- 推薦システムが、多種多様な性質や嗜好を持つ個人と企業の間で理想的なマッチングを実現する中核を担っている。
- プロダクトや機能拡張に伴いデータ活用機会は増えているが、モデルやロジックのプロダクト実装・改善サイクル高速化のための技術基盤や運用プロセスは発展途上である。
- 推薦・検索まわりの共通ロジック整備、MLOps、検索体験を支えるインフラ改善を担うエンジニアの存在がますます重要になっている。
- 本ポジションでは、データサイエンティストと協働しながら、推薦・検索ロジックのプロダクト実装やそのための基盤整備に取り組む。
- ユーザーと企業の最適なマッチングを技術面から支える、重要かつチャレンジングな役割である。
具体的な仕事内容（雇入れ直後）
- データサイエンティストと密に連携しながら、推薦システムやマッチングロジックを実際のプロダクトに落とし込み、継続的に進化させる役割を担う。
- 複数プロダクト・機能にまたがる推薦・検索ロジックを再利用可能な形で整備し、精度と保守性を両立する。
- データサイエンティストが開発した機械学習モデルやスコアリングロジックを、プロダクト上で安定稼働させるためのデプロイ・監視・再学習フローを設計・整備する。
- ログ収集やデータパイプライン設計、分析用データマートの整備を通じた施策評価・アルゴリズム改善を支援する。
- 推薦・検索施策の効果検証を効率化する実験環境や、運用補助のためのCLIツール等を開発する。
働く環境
- 開発組織だけでなく全社的に生成AIの活用に取り組んでおり、社員一人ひとりがAIを使いこなし、業務効率化や新たな価値を創造できる組織を目指している。
- GitHub Copilot、Devin、Cursor、ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、複数のAIツールを適材適所で使い分けている。
- AI活用に関する知見共有も活発に行っており、実践的なノウハウが組織全体に蓄積されている。
- インフラ基盤が揃った上で、本質的なシステム開発に集中できる環境を整えている。
- 5分でマイクロサービスの開発に必要な環境を作成できるツールがそろっている。
- PdMを中心に、エンジニア・デザイナーとともにチームで仕様を決めている。
- 企画専門部門はなく、PdM・エンジニアとデザイナーが主体となり企画から開発まで担当しているため、言われたものを作るというシゴトはない。
- プロダクト開発のチームのメンバーが主体的にプロダクトの課題、ユーザーが抱える課題を発見し、それを改善するためのアクションを自分たちで判断していくため、無駄な工数を削減し必要なことだけに集中し開発できる環境である。
技術スタック
- バックエンドはPython, Go, gRPC, Redis, Elasticsearchを使用。
- データ処理・基盤はBigQuery, Looker, dbtを使用。
- インフラはDocker, Kubernetes, AWSを使用。
- コミュニケーションツールはGitHub, Slack, Google Workspace, Miroを使用。
ポジションの魅力
- ユーザー体験や事業成長に与えるインパクトを実感できる。
- 人と仕事に関連する多様かつ大量のデータセットを活用できる。
- 向上心のあるメンバーとともに、技術的な挑戦ができる。
- モデル開発・データ基盤・サービス運用と幅広い技術領域に触れられる。
- 技術的な課題解決だけでなく、仕組みやプロセスの改善を主導できる。
なにをやっているのか
- 「究極の適材適所により、シゴトでココロオドルひとをふやす」をミッションとしている。
- シゴトでココロオドル状態を「シゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できる状態」と定義している。
- 没頭状態に入るには「自律」「共感」「挑戦」の3要素が重要と考えている。
- 「共感」を軸にした会社訪問アプリ「Wantedly Visit」を開発している。
- 現代の採用に最適化された次世代型採用管理システム「Wantedly Hire」を提供している。
- 従業員の定着・活躍を支援する「Engagement Suite」（Perk, Pulse, Story）を提供している。
- 働き手同士のつながりを深めるつながり管理アプリ「Wantedly People」を提供している。
- 全世界1000万人のユーザー獲得を目指し、シンガポールに拠点を構え海外展開も積極的に行っている。
なぜやるのか
- ミッションは「シゴトでココロオドルひとをふやす」こと。
- シゴトでココロオドルとは、没頭により成果を出し、成果によって成長を継続的に感じる状態と定義している。
どうやっているのか
- 行動指針は「最短距離の最大社会的インパクト」。
- 解決したい課題に最短距離でアプローチでき、シンプルで直感的に使えるプロダクトを目指している。
- 「少数の人だけに向けた高単価なビジネス」ではなく、「リーズナブルで効果があるプロダクトをより多くの人に使ってもらう」ビジネスモデルを目指している。
- プロダクト中心の会社であるために、「作る人」に意思決定権や裁量があるチームを目指している。
キャリアパス一例
- テックリード、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャーへのキャリアパスがある。
求めるスキル・経験
募集要項
- 職種
- MLOpsエンジニア
- 想定年収
- 応相談
- レベル
- メンバー