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NEW【機械学習エンジニア／レコメンド・検索の内製化】大規模HRプラットフォームのMLアーキテクチャ刷新を担う新規ポジション

今日更新

AI・機械学習エンジニア

東京都（六本木駅）

800-1200万円

正社員

TypeScriptPythonRubyBigQuery

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可上場企業女性エンジニアが活躍中裁量労働制あり

事業概要

■ 人材採用システム『ジョブメドレー』、クラウド診療支援システム『CLINICS』をはじめとした、自社プロダクトの開発・運営

株式会社メドレーについて

仕事内容

＜募集背景＞現在、私たちはプロダクトが持つ膨大なデータを活かし、レコメンドエンジンの内製化、検索パーソナライゼーション、各種予測システムの開発を本格的に推進しています。データの力で「一人ひとりに最適な求人との出会い」を実現し、プロダクトの価値を飛躍的に高めるフェーズです。ML システムの企画から本番運用・効果検証まで一気通貫で担える仲間を求めています。

＜仕事内容＞

◼︎ まずお任せしたいこと入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。

レコメンドエンジンの設計・開発・改善（協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど）
検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション
Google Cloud（BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等）を中心としたMLインフラ（特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等）の設計・開発・運用
学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化（CI/CD）

例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。

◼︎ バックグラウンドや志向に応じた広がり上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。

データサイエンス寄りの方には: - ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 - 事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 - A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進

データエンジニア寄りの方には: - dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 - KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境（Metabase x 生成 AI）整備 - プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備

いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。

求められるスキル・人物像

■必須スキル/経験 - レコメンデーションシステム、検索システムなどの機械学習を活用したプロダクト機能または MLOps 基盤の開発・本番運用の実務経験（3年以上） - Python や SQL を用いたデータ分析・データ処理・モデル開発の実務経験 - クラウド環境（GCP / AWS / Azure いずれか）での ML システム構築・運用経験

■歓迎スキル/経験 - リアルタイム推論・オンライン学習基盤の設計・運用経験 - 大規模データ処理基盤の経験（Spark, Dataflow 等） - A/Bテストプラットフォームの設計・運用・統計的検定の実務経験 - データに基づく課題設定から解決策の提案・実装までを一貫して行った経験 - dbt を用いたデータモデリング・特徴量パイプライン構築経験 - LLM / Embedding モデルの業務活用経験 - 論文の実装・再現や Kaggle 等のコンペティション実績

■求める人物像 - レコメンド・検索・MLOps等の特定領域に深い強みを持ち、それを活かして事業課題の解決を提案・推進できる方 - 「リリースして終わり」ではなく、本番投入後もビジネス指標を追いながら改善を繰り返せる方 - 自身の専門性を軸にしつつ、データサイエンスやデータエンジニアリングなど隣接領域にも積極的にキャッチアップできる方 - データが足りない・精度が出ないといった壁にぶつかっても粘り強く取り組み、必要な人を巻き込んで前に進められる方 - モデルの挙動やA/Bテストの結果を噛み砕いて伝え、プロダクト・マーケティング・事業部など他部署とも率直にやりとりできる方

勤務地・給与・その他情報

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勤務地
アクセス
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想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

■使用技術・Flutter / React Native ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Next.js ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ■ AI推進と活用メドレーでは「AI for All」を掲げ、全社的に生成AIの活用を推進しています。人材プラットフォーム事業部でも、AIを活用した開発生産性向上やプロダクト改善を進めています。 - GitHub CopilotやCursorを活用した日常的な開発効率化と品質向上 - 求人検索やマッチング精度向上へのAI応用 - 勉強会やドキュメントを通じた知見共有と文化醸成エンジニア自身が主体となってAI活用を進め、開発体験やプロダクト価値の向上につなげています。

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: TypeScriptPythonRubySwiftKotlin
フレームワーク・ライブラリ: Next.jsReduxReact Native
データベース: MySQLBigQuery
ミドルウェア・ツール: DockerTerraformCircleCIGraphQLElasticsearchRedisSentry
デザインツール: Figma
プロジェクト管理: GitHub
コミュニケーションツール: Slack
支給PC: 現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

◼︎ 仕事の魅力 - 社会構造的課題である医療人材の供給体制に対し、構造的な課題解決に挑むことができる - 数百万人規模のユーザーに影響を与えるプロダクト群に携われる - 組織やプロダクトの成長フェーズに応じて、役割や関与範囲を柔軟に調整可能 - プロダクト志向の経営陣と近い距離で連携できる開発環境 - 生成AIの活用を含めた最新技術への挑戦と変化を楽しめる文化