PdM（Machine Learning Product）/お買い物アプリ運営企業の求人

【業務概要】
機械学習（ML）をプロダクトに組み込み、顧客体験と事業数値の両方を向上させることがミッションです。どのようなML施策を実施するか・見送るかを判断し、MLエンジニアやデータサイエンティストと協働しながら、企画からリリース、効果分析までを一貫して推進します。モデルの実装自体はMLエンジニアが担当し、当ポジションでは「何を最大化するか」「なぜ作るのか」「どのような体験を実現するか」を決定します。主に向き合う指標はフィードGMVおよび広告収益です。

【具体的な業務】
・事業数値から逆算したML解題テーマの決定および優先順位づけ
・A/Bテストの設計、評価指標の策定、ロールアウト判断
・MLエンジニア・データサイエンティストと連携したモデル改善の方向づけ（実現可能性・工数の議論）
・MLの成果をUI/UXへ落とし込む企画立案
・探索を促す体験やログ設計など、データ循環構造の構築
・外部推薦エンジンと内製モデルの比較評価および移行判断

＜担当領域の例＞
・商品レコメンド：購買意欲を高める体験の創出
・広告送客×レコメンド：広告収益とフィードGMVの同時向上、配信のパーソナライズ最適化
・UGCレコメンド：投稿コンテンツの表示最適化
・実験・評価の仕組み：改善サイクルの高速化
・新規拡大領域：プライシング、出品者向け改善提案、UI出し分け等

【ポジション・部門の魅力】
・高密度なユーザー行動ログ資産を活用した高度なモデル設計が可能な環境
・推薦・広告・UGC・プライシングなど、ML適用領域の優先順位づけから主導できる大きな裁量
・仮説検証とA/Bテストによる高速な開発・改善サイクル
・CXO直下で担当領域の中期ロードマップ策定に携われる環境
・生成AIツールをフル活用した現代的かつ効率的なプロダクトマネジメントの実践

【必須スキル】
・データサイエンティスト、MLエンジニア、データアナリスト等としてのML・データ施策の実務経験（目安3年以上）
・分析やMLの成果を事業指標（GMV、収益、リテンション等）に紐づけて説明できる能力
・A/Bテストおよび評価指標の設計、施策の評価・優先度判断の経験
・MLエンジニアとモデル構造・評価指標・工数等について対等に議論できる知見
・エンジニアやデザイナーと協働し、企画からリリース・効果検証まで推進した経験（1年以上）
・未経験領域を高速でキャッチアップし成果に繋げた経験
・問題を構造化し、数値と詳細に基づいて議論・定義できる力

【歓迎スキル】
・MLをプロダクトに組み込み事業数値を向上させた経験
・推薦、検索、広告配信のいずれかの改善をリードした経験
・推薦システム（Two-Tower、勾配ブースティング等）の技術構造に関する理解
・広告配信の最適化経験（ROAS、CPC、パーソナライズ配信等）
・外部推薦エンジンと内製モデルの比較・移行実務経験
・EC、ソーシャルメディア、ゲーム等の継続利用型プロダクトでのパーソナライズ経験
・LLMを活用したプロダクト機能の企画・実装経験
・データ基盤、イベント設計、A/B基盤の設計経験
・SQL / BigQueryを用いた分析実務経験

【求める人物像】
・データやMLの知見を軸に、顧客視点の体験づくりへキャリアを広げたい方
・技術起点ではなく、顧客体験から思考を展開できる方
・モデル精度にとどまらず、顧客体験と事業数値で成果を評価できる方
・未知の領域を楽しみ、素早い学習によって成果を出せる方
・与えられた枠組みに閉じず、自ら仮説を立て主体的に行動できる方

お買い物アプリ運営企業