機械学習エンジニア◆日本最大級の医療介護人材プラットフォーム「ジョブメドレー」∕東証プライム上場

■業務内容:

▼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。

■当社で働く魅力:

‧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ます。

‧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ます。

‧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です。

‧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です。

‧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です。

‧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

‧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)

想定年収:800万円〜1200万円

月給:667,000円〜1,000,000円

月額(基本給):482,000円〜723,000円

※固定残業手当は月、49時間0分、185,000円〜277,000円を支給

超過した時間外労働の残業時間代は追加支給

※給与詳細はスキルや経験、当社での期待する役割に即した評価基準を考慮して決定します。

■昇給:年2回

労働時間区分:専門業務型裁量労働制

みなし労働時間/日:8時間0分

標準的な勤務時間帯:10:00〜19:00

休憩:60分

時間外労働:無

※上記時間帯を基本とし、始業および終業の時間は従業員の決定により委ねる(当社規定による)

完全週休2日制(土日祝)

年間有給休暇:10日〜20日(下限日数は、入社半年経過後の日数となります)

育児休暇取得実績あり

年末年始

※年次有給休暇は時間単位での取得可能(最大5日まで)

通勤手当:有 交通費支給(会社規定に基づき支給)

健康保険:有

厚生年金:有

雇用保険:有

労災保険:有

各種社会保険完備(関東ITソフトウェア健康保険組合加入)

定年:60歳

教育制度/資格補助:■社員研修(セキュリティ研修、コンプライアンス研修、インサイダー取引防止研修など)

■新入社員オンボーディングプラン(1on1ミーティングなど)

■選考フロー:

書類選考→1次面接(オンライン)→2次面接(オンライン)→最終面接(対面)→内定

※お任せする業務、ポジションによっては選考回数が変更されることもあります。

面接回数: 3回

筆記試験: なし