AlpacaTech株式会社
【フルリモート可】プロダクトエンジニア(データ・ML・AI)/転職支援サービスにおけるレコメンドプラットフォーム運営
社名非公開(応募後にお伝えします)
応募は無料です。United Worldのキャリアアドバイザーが企業へ推薦します。
募集要項
| 職種 | データ・AI・機械学習 |
|---|---|
| 想定年収 | 年収600〜1200万円 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務地 | 三重県/京都府/佐賀県/兵庫県/北海道/千葉県/和歌山県/埼玉県/大分県/大阪府/奈良県/宮城県/宮崎県/富山県/山口県/山形県/山梨県/岐阜県/岡山県/岩手県/島根県/広島県/徳島県/愛媛県/愛知県/新潟県/東京都/栃木県/沖縄県/滋賀県/熊本県/石川県/神奈川県/福井県/福岡県/福島県/秋田県/群馬県/茨城県/長崎県/長野県/青森県/静岡県/香川県/高知県/鳥取県/鹿児島県 |
| 掲載日 | 2026年6月24日 |
仕事内容
■本ポジションのミッション
転職という人生の大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチングを、ユーザーへ価値として届ける「社会実装」を担うことが、本ポジションのミッションです。
データサイエンティストが開発したレコメンドモデルや機械学習モデルを、APIやバッチなどのアプリケーションとして実装し、本番環境で安定して利用できるサービスへと進化させます。
また、単にモデルを組み込むだけではなく、性能・可用性・セキュリティ・保守性を考慮した設計・運用や、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤の整備を通じて、安全かつスピーディーにユーザーに届けられる仕組みづくりにも携わります。
レコメンド・マッチングを「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける仕組み」として社会実装することを期待しています。
■ポジション概要:
本ポジションは、データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。
モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。
また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。
■担当業務:
・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装
・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発
・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用
・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計
・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備
・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善
・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当
・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成
■チーム・開発スタイル
レコメンド・マッチング機能ごとに、2〜3名程度の少人数チームで開発を進めています。
データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携しながら、企画段階から技術的な観点で議論に参加し、要件整理、設計、実装、リリース、A/Bテスト、改善までを一貫して担当します。
少人数だからこそ、一人ひとりの裁量が大きく、ユーザーや事業の変化に合わせてスピーディーに意思決定・改善を進められることが特徴です。
事業会社のエンジニアとして、ユーザーの体験価値向上と事業成果の最大化に向けて、自ら課題設定・解決に向けた取り組みを進めていく「主体性」を大事にしています。
また、レコメンド・マッチング開発チームは現在拡大フェーズにあり、組織を成長させていく段階です。
開発だけでなく、共通基盤や開発プロセスの整備、技術文化の醸成、エンジニアリングのベストプラクティスづくりなど、これからの組織のスタンダードをつくることにも主体的に関わっていただけます。
■技術環境
【言語】Python、SQL
【データベース】Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis
【クラウドサービス】AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)
【ソースコード管理】GitHub
【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、Jira
【課題管理・コミュニケーション】Slack、Microsoft Teams
【募集背景】
【募集枠:若干名】
■募集背景・現在の課題
転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々広がっており、レコメンド・マッチング機能はプロダクト価値を支える重要な要素となっています。
一方で、データサイエンティストが開発したモデルを、性能・可用性・セキュリティを担保しながら安定的にプロダクトへ届けるだけでなく、事業の変化に合わせてスピーディーに改善・展開できる仕組みづくりが重要なテーマとなっています。
現在は、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や開発プロセスの標準化を進めることで、安全かつ迅速に社会実装できる開発体制の構築に取り組んでいます。レコメンド・マッチングを「安全に、素早く、継続的に価値として届ける」実現を担うエンジニアを募集しています。
【配属】
カスタマープロダクト本部 プロダクト開発統括部 プロダクトサイエンス部 サイエンスエンジニアリングG
【転勤】
有り
応募資格・必須要件
・エンジニアとしての実務経験(目安5年以上)
・Pythonを用いたサーバーサイド開発経験(目安3年以上)
・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験
・AWS、GCP、Azureなどクラウド環境でのアプリケーション開発経験
・APIやバッチ、データ処理など、本番サービスを前提としたシステムの設計・開発・運用経験
歓迎する経験・スキル
・機械学習モデルや推論ロジックをプロダクトへ組み込んだ経験
・レコメンド、マッチング、検索などの機能開発経験
・データサイエンティスト、PdMと連携したプロダクト開発経験
・性能改善やセキュリティなど、非機能要件を考慮した開発経験
・共通基盤やライブラリなど、再利用可能な仕組みの設計・構築経験
・技術リード、プロジェクトリード、または組織づくりに携わった経験
学歴
高校卒/専門学校卒/大学卒/大学院卒
給与
・想定年収:6,000,000 ~ 12,000,000 円
・給与形態:年俸
・想定給与:500,700 ~ 1,000,700 円 (基本給: 405,700 円 ~)
・固定残業:なし
<給与備考>
※想定給与は固定時間外手当又は裁量労働手当を含んだ金額です。月額基本給については以下をご確認ください。
■予定年収:600万円~1,200万円
■月給:500,700円~1,000,700円
■月額基本給:405,700円~811,400円
■固定時間外手当/裁量労働手当:95,000円~189,300円
※固定時間外手当の30時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で全額支給
※時間管理方法が裁量労働制となる場合は、裁量労働手当を固定時間外手当と同様の30時間分を支給
※評価等級によって、時間管理方法が異なります
■半期年俸制
■昇給・昇格:有(年2回の評価機会有 ※2025年度実績)
■別途定めるリモートワーク手当を支給(通勤スタイルの適用職種は所属組織の決定に準ずる)
・入社時に1回限り、リモートワーク一時金として15,000円を支給
・通勤スタイル:ワークスタイルB・C いずれかを提示
【ワークスタイルB:リモート勤務メイン(月平均月4日以上~週3日未満出社)勤務回数に応じて実費支給※翌月支給(定期代支給無)+リモートワーク手当(3,000円/月)】
【ワークスタイルC:フルリモート勤務、原則出社なし+リモートワーク手当(3,000円/月)※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給(交通手段問わず)】
勤務時間
10:00〜19:00
時間外労働: 有り
休日・休暇
土日祝休み(完全週休2日制)
・年間休日:123日
・年間有給休暇:10~20日
<備考>
2025年度年間休日123日/週休2日制(土日)、国民の祝日、年末年始(12/30~1/3)
年次有給休暇、夏季休暇(事業部門別のカレンダーに準ずる)、特別休暇
待遇・福利厚生
・健康保険
・厚生年金
・雇用保険
・労災保険
・財形貯蓄制度
・企業型確定拠出年金
・長期所得補償保険
・従業員持株制度
・団体保険・団体扱い保険
・福利厚生倶楽部(リロクラブとの提携)宿泊施設・レジャー施設・ショッピング・グルメ・エステ等各施設・サービスを特別優待価格にて利用可能
・育児代行法人価格提供、家事育児代サービス補助
・TOEIC®優待試験
・インフルエンザ予防接種補助
・独自健保:当社健康保険組合
・通勤手当(会社の定める条件の範囲内で全額支給/ワークスタイルに準じたパターンを適用)
・定年:60歳
■その他
・複業制度有(要件有、事前許可制)
■はたらきがいのある会社ランキング
2024年度版では大企業部門で7位
選考について
書類選考→1次面接・適性検査(学力試験なし)→最終面接→会社より条件提示→内定
※適性検査:ストレス耐性やポジション適性を確認する30分程のWeb検査です。
※面接回数は変動する可能性があります。
※管理職グレード想定の場合は任意でリファレンスチェックがあります。
試用期間: 3ヶ月(※3か月間、管理職の場合は6か月間
※待遇等変化なし)
採用人数: 1名
掲載内容は求人企業から提供された情報にもとづきます。応募前に最新の条件をご確認ください。
同じ職種・エリアの求人
株式会社VARIETAS
株式会社VARIETAS
株式会社VARIETAS
データサイエンティスト(機械学習/深層学習/Pandas/scikit-learn)
株式会社クーリエ