案件概要

担当業務

・おすすめ機能や検索機能の要件定義および目標指標の設計、技術選定を行います。
ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴量を抽出するデータ処理基盤を設計・運用します。
・LLMや埋め込み技術を用いてコンテンツ理解および検索の基盤を設計・運用します。
推論パイプラインやLLM・機械学習モデルの開発および運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、継続的に改善します。
・ユーザー行動とコンテンツ情報に基づく推薦エンジンの開発・改善を行います。
・コンテンツ分類の仕組みと記事評価機能の開発・改善を行い、その運用をチームとして支援します。
・信頼性・安全性向上のため、悪意ある行動を検知しLLMで判定するフィルタリング機能を開発します。
・既存の機械学習基盤を最新技術に更新し、性能およびコストの改善を図ります。
・新規事業における検索・おすすめ機能の企画・開発・改善に携わります。

開発環境

・機械学習システムの開発には主にPythonを使用し、Databricks上で動作することを前提にライブラリを選定します。
・システム間通信にはProtocol Bufferを利用します。
・開発にはJupyter Notebook on Databricksを利用し、Pythonプロジェクトのパッケージングにはrye（uv backend）を利用します。
・データ処理基盤としてはSnowflakeおよびDatabricksのSparkを使用し、大規模データの処理・学習・推論を行います。
・マネージドクラウドサービスとしてDatabricks on AWSおよびQdrantを利用します。

求めるスキル

必須スキル

・機械学習もしくはLLMパイプラインの構築およびモデル運用の経験（1年以上）
・システムパフォーマンスを考慮したLLM・機械学習システム構築の経験（ベクトル検索など）
・大規模データ環境でのデータ処理の経験
・大規模データ環境でのデータ分析の経験
・ビジネス上のKPIを定めてシステム運用を行った経験

歓迎スキル

・大規模データ環境での推薦アルゴリズムの開発・運用経験
・Pythonプロジェクト管理およびシステム運用の経験（uv, virtualenv など）
・Databricksの利用経験
・PyTorchなどを用いた推論効率化に関する知識・経験
・IaCを業務で利用した経験
・A/Bテストおよびモデル評価の知識・経験

求める⼈物像

・ミッション・ビジョン・バリューに共感し、その実現に主体的に取り組める方を求めています。
・新しい技術への感度が高く、プロダクト品質向上にこだわりを持って取り組める方を歓迎します。
・環境変化に柔軟に対応し、建設的な議論を推進できる方を求めています。
・計測と実験を重視し、データドリブンに意思決定できる方に適したポジションです。
・技術以外の要素も含む複雑なビジネス課題に対して前向きに取り組み、解決を楽しめるマインドをお持ちの方を歓迎します。
・生成AIの最新技術を積極的に取り込み、基盤の継続的な改善に強い興味をお持ちの方を求めています。

その他

精　算：140-180h（想定）
時　期：長期
場　所：千代田区 ※常駐
サイト：月末締め翌月15日支払い（15日サイト）