どんな仕事か: データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。
課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。

【業務詳細】：1.マッチング体験の向上
　　　　　　　2. プラットフォームの信頼性・安全性向上
　　　　　　　3. 共通基盤を活用した実装・改善
求められるスキルは: 必須【必須要件】
- データ活用による課題解決経験：データ分析・機械学習を用いて具体的なビジネス課題を解決した実務経験（3年以上）
- 開発・分析基盤の習熟：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
- 機械学習・統計学の知識：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解
- 基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験
- MLOps/AIインフラの知識：モデルの学習・評価・デプロイを自動化するパイプラインの構築経験

歓迎 - データセットエンジニアリングの実務経験：大規模なデータの収集、クリーニング、重複排除、およびアノテーションプロセスの設計・管理経験
- AIを活用したデータ生成・評価経験：AIを用いた合成データ生成や、AI as a Judgeによる自動データ検証システムの構築経験
- 高度なデータセット設計スキル：複雑なタスクにおける体系的なアノテーションガイドラインの設計および品質検証の経験
- エンドツーエンドの運用設計能力：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験

【求める人物像】
- 同社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
-同社のバリューにフィットする方
- 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
- 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方
- 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方
- ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 港区
勤務時間は: 9:30~18:30/※8時間
給与はどのくらい貰えるか: 700万円～1100万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。
待遇・福利厚生は: 従業員持株会（従業員が自社株を購入できる制度※持株会への加入が必要）、ダブルタイミーデイ（社員がタイミーアプリを利用して働いた場合、報酬額を上乗せ※上限有り）、書籍購入（業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入）、セミナー費用補助（業務に必要なセミナー参加費を補助）、部活動（趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助）、チームビルディング（チームのコミュニケーションの活性化に向け、一定の予算を好きに利用できる※1人当たり5,000円/月）、結婚祝い金（結婚した従業員に祝い金を支給）　等
休日休暇は: 土曜日,日曜日,祝日／完全週休2日制（土・日）、国民の祝日、リラックス休暇（年次有休とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与される有給休暇）、年次有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、産前産後休暇　等
どんな選考プロセスか: カジュアル面談
↓
書類選考
↓
一次面接(現場メンバー)
↓
二次面接(GM・部長面接)
↓
最終面接(CTO面接)

プロダクトAI/MLエンジニア

データサイエンティスト