【フルリモート可】インフラエンジニア・データエンジニア（リード・エキスパート）／転職支援サービスを支えるAI・レコメンドプラットフォーム変革

■本ポジションのミッション

転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。

現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。

単なる運用改善に留まらず、当社が長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。

■職務概要

本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。

短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。

中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。

また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。

■担当業務：ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。

＜機械学習基盤・プラットフォーム領域＞

機械学習基盤（AWS）の運用・保守および改善

共通コンポーネントの設計・開発・改善

監視・アラート基盤の整備・運用

SLI/SLOの設計・運用

可観測性向上に向けた監視基盤の改善

中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証

クラウド利用料を含むインフラコストの最適化

＜データエンジニアリング領域＞

データマートの要件定義、設計、開発、運用

ETL／ELTパイプラインの設計・開発・改善

dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発

データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善

＜データマネジメント領域＞

メタデータ管理の推進

データカタログの整備・運用

DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進

＜技術改善・技術戦略領域＞

生成AIを活用した開発プロセスの改善

新技術・新ツールの調査、検証、導入

開発生産性向上に向けた継続的な改善活動

将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討

■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：2名】

転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々拡大しており、レコメンドやマッチング機能は、一人ひとりに最適な仕事との出会いを生み出す中核的な役割を担っています。

サイエンスインフラグループでは、こうしたレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用を担っています。

当社ではこれまで、長年にわたりAI・機械学習領域における知見や技術資産を蓄積してきました。一方で、事業やサービスの拡大に伴い、基盤の可用性向上や運用効率化、データ品質の向上、MLOpsの高度化など、より高いレベルでの基盤整備が求められるフェーズに入っています。

また今後は、一部の専門家のみが活用できる仕組みではなく、さまざまなプロダクトや組織がAI・機械学習を安全かつ効率的に活用できるプラットフォームへと進化させていく必要があります。

そこで今回、レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進しながら、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担うエンジニアを募集します。

【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　サイエンスインフラグループ

【転勤】

有り

以下①又は②のご経験をお持ちの方

①インフラエンジニア

・AWSを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験

・IaC（Terraform / CloudFormation等）を用いた環境構築・管理経験

・CI/CDパイプラインの構築・運用経験（GitHub Actions / GitLab CI など）

②データエンジニア

・SQLを用いた大規模データ処理の実務経験

・クラウド環境（AWS、Google Cloud、Azure等）での分析基盤・データ基盤の設計または運用経験

・データパイプライン、データマートの設計・構築経験

・ Databricksの利用経験または環境構築経験

・ dbtを利用したデータモデリング経験

・ データマネジメントやデータガバナンス推進経験

・ DMBOKに関する知識または実践経験

・機械学習基盤の構築・運用経験

・機械学習エンジニアとしての実務経験

・ MLOpsやSREに関する知識・実務経験

・ データサイエンティスト、機械学習エンジニア、PdMと連携したプロダクト開発経験

・ 技術リード、プロジェクトリード、組織づくりに携わった経験

・ IT戦略立案や技術ロードマップ策定経験

・ コスト最適化やクラウドアーキテクチャ改善の経験

高校卒／専門学校卒／大学卒／大学院卒

想定年収：6,000,000円～12,000,000円

給与形態：年俸

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

※時間外労働の有無に関わらず、30時間分の裁量労働手当を支給（金額は給与備考をご参照ください）

※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)】

・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）

10:00〜19:00

時間外労働: 有り

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

・社会保険：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

・定年：60歳

■その他

・複業制度有(要件有、事前許可制)

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（試用期間：有（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: 2〜3名