MLリードエンジニア/お買い物アプリ運営企業の求人

業務概要
一人目のMLエンジニアの募集です。同社は急成長を遂げており、成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善しています。モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが求められています。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用されており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が求められています。今後はUGC（口コミ投稿）と顧客とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードするMLエンジニアの募集です。

具体的な業務
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携
今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

ポジション・部門の魅力
書いたモデルが、翌日のKPIに直結します。同社のレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。
現行モデルの次を自分で設計できます。既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。
独自のゲーム要素を持つ設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描けます。現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。
AIフル活用が前提の職場です。DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

【必須スキル】
- ML Engineerとしてモデル実装、本番運用に関わった実務経験が3年以上（PoCや社内向けサービスなどは含めずに）
- Pythonによる機械学習モデルの実装経験
- オーナーシップを持ってソフトウェアの開発を進める力

【歓迎スキル】
- EC、ソーシャルメディア、ゲーム領域でのデータ分析・パーソナライズの実務経験
- MAU数百万規模のプロダクションでビジネスKPIを改善した経験
- レコメンデーションモデルの設計・チューニング経験
- コールドスタート問題への対処経験（新規ユーザー・新規アイテム）
- チームメンバーの育成やメンタリング経験

【求める人物像】
- 「日常に楽しさを」「新しい生活圏のカタチをつくる」への共感
- 「変化を愛す」「追い風をおこせ」「成果でつなげ」「好きを大事に」への共感
- ECの体験には可能性があると少しでも感じる方
- 目まぐるしく変化する環境で挑戦したい方
- ソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方
- 分析して終わりではなく、責任を持って提言し施策の実行まで関わる方
- 「なぜそのデータから見るのか」仮説を持ってデータに向き合える方
- プロダクトを1ユーザーとして深く理解し、ドメイン知識を武器にできる方

お買い物アプリ運営企業