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検索キーワード：レコメンド
検索結果:155件
| 業務内容：-医療・福祉特化の求人・メディア情報サイトの要件定義、技術選定、システム・API設計-FastAPIを用いたバックエンド実装-Docker環境での開発・デプロイ担当工程：上流工程（要件定義、技術選定、システム・API設計）から実装まで一貫して担当スキル：必須：FastAPIでの開発経験、Dockerを利用した開発経験、上流工程（要件定義／技術選定／システム・API設計）経験尚可：supabaseでの開発経験、GraphQLを用いたレコメンド機能の開発経験稼働場所：フルリモート勤務その他：業種：情報・通信・メディア（医療・福祉特化求人メディア）開始時期：随時開始可能外国籍：不可 |
機械学習リードエンジニア／ソーシャルコマース領域／レコメンド基盤構築 - 4日前に公開
| 業務内容：-ソーシャルコマースアプリ向けレコメンドモデルの設計・実装・精度改善-機械学習基盤（Training/Serving/Monitoring）の設計・構築-特徴量エンジニアリング、データパイプライン整備、MLOps構築-A/Bテスト・効果検証による事業指標（CTR/CVR/LTV）改善-技術的意思決定、要件定義、開発推進-VertexAI／BigQueryを活用した学習・推論パイプライン最適化-新規体験の仮説検証とプロダクト連携担当工程：要件定義、設計、実装、テスト、運用、改善スキル：必須：-直近5年で2年以上のレコメンド領域実務経験-MAU数十万〜数百万規模サービスでのML開発経験-特徴量設計、レコメンドモデル実装（CF/MF/DNN/Transformer系等）およびMLOps経験-BigQuery／VertexAI等クラウドML基盤の実務経験-事業指標改善ロードマップ策定・実行リード経験-チームまたはプロジェクトのリード経験尚可：-EC・ソーシャルメディア領域でのレコメンド経験-リアルタイム推論環境の構築・運用経験-AWS/GCP等クラウド基盤設計・データエンジニアリング経験-PdM・ビジネスサイドとの協働経験稼働場所：基本リモート、週1回オフィス出社（東京都）その他：業種：情報・通信・メディア開始時期：即日開始 |
Python／MLリード・ソーシャルECアプリのレコメンド基盤構築 - 4日前に公開
| 業務内容：-レコメンド向け機械学習基盤（Training／Serving／Monitoring）の設計・構築-レコメンド・ランキング・パーソナライズ等のプロダクト開発-開発ロードマップ策定・技術選定・推進-特徴量設計、前処理、MLOps、実運用・改善-実験管理・運用フロー自動化-リアルタイム推論の性能改善-関連プロダクトの品質改善・技術課題対応担当工程：-要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、運用・改善全般スキル：必須：-Pythonによる機械学習開発実務経験-レコメンド領域でのプロダクト開発経験（2年以上）-MAU数十万規模以上のトラフィックでのML開発経験-特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリングの一連経験-レコメンド手法（CF、MF、DNN、Transformer、Two‑Tower、Wide&Deep、GNN等）の実装経験-ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）改善のロードマップ策定・実行経験-プロジェクトまたはチームのリード経験尚可：-EC・SNS領域でのレコメンド開発経験-リアルタイム推論環境の構築経験-AWS／GCP／Databricks等のデータ基盤知識-ビジネスサイドやPdMとの協働経験稼働場所：フルリモート（東京都在住者歓迎）その他：-業種：情報・通信・メディア |
機械学習エンジニア／レコメンドエンジン開発／週2日リモート可／渋谷 - 6日前に公開
| 業務内容：-GoogleCloud（VertexAI等）を活用したレコメンドエンジンの設計・実装・運用-機械学習基盤（VertexAI）の構築-アルゴリズム選定・実装および運用フローの自動化-ビジネスサイドと連携し、CTR・CVR等の指標改善ロードマップの策定と実行担当工程：要件定義、システム設計、実装、テスト、デプロイ、運用・保守、指標改善の評価スキル：必須：レコメンドシステムの実務経験（2年以上）、大規模サービス（MAU数十万規模）での機械学習実装・運用経験、GoogleCloud（VertexAI等）またはAWSでの機械学習開発・運用経験、ビジネス指標改善のロードマップ策定・実行経験、メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験（2年以上）尚可：リアルタイム推論環境の開発・運用経験、EC・ソーシャルメディア領域での経験、データエンジニアリング・インフラ構築の知見、Two‑Tower、Transformer系、GNN等のアルゴリズム実装経験稼働場所：東京都（週2日までリモート可、将来的に出社頻度増加予定）その他：業種：情報・通信・メディア（ソーシャルコマースアプリ）／長期参画前提／開始時期は相談可能 |
AI×HR SaaS UX・情報設計リード／フルリモート／プロダクト企画 - 10日前に公開
| 業務内容：-AI（生成系・予測・レコメンド）を活用したUX構築・プロダクト企画-AI利用シナリオ、業務導線、体験方針の策定-AI入出力要件・Explainability設計-プロダクト横断の情報設計（IA）・用語統一-新機能の体験要件定義・仕様構造化・企画書作成-ユーザー調査（インタビュー／定量）に基づく改善提案-PM／開発／AIチームとの実装方針調整担当工程：-UX・情報設計全般-要件定義・仕様策定-ユーザーリサーチ・検証スキル：必須：プロダクト企画／PdM／BizDev経験2年以上、UXリサーチ・情報設計・要件整理経験2年以上、デジタル領域での編集・情報構造化経験2年以上、SaaSまたはWebサービスの改善企画経験2年以上尚可：HRテック領域でのプロダクト企画経験、SaaS横断のガイドライン・情報構造整備経験、生成AI／LLM活用機能の要件定義・UX設計経験、AI入出力設計・プロンプト要件理解、ユーザーテスト／インタビューによる改善経験、エンジニア／デザイナーと協働した仕様作成経験稼働場所：基本フルリモート（国内）。必要に応じてオフィス出社あり。勤務地は東京都。その他：業種：情報・通信・メディア（HRテック）／SaaSプロダクト開発。参画時期は2026年2月以降。フレックス制（コアタイム10:00～15:00）。募集人数は4名。対象は30代～40代。 |
| 業務内容：-GCPVertex AIを用いた機械学習基盤の設計・構築-ソーシャルコマースアプリ向けレコメンドアルゴリズムの選定・実装・運用フロー自動化-ビジネスサイドと連携しKPI（CTR、CVR等）の改善策を策定・実行担当工程：要件定義、アーキテクチャ設計、実装、テスト、デプロイ、運用・保守、改善スキル：必須：-レコメンデーションシステムの実務経験（2年以上）-大規模サービス（MAU数十万規模）での機械学習実装・運用経験-GoogleCloud（Vertex AI等）またはAWSでの機械学習開発経験-ビジネス指標改善のロードマップ策定・実行経験-メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験（2年以上）尚可：-リアルタイム推論環境の開発・運用経験-EC・ソーシャルメディア領域での実務経験-データエンジニアリング・インフラ構築の知見-Two‑Tower、Transformer系、GNNなどのアルゴリズム実装経験稼働場所：東京都（週2日リモート可）その他：-業種：情報・通信・メディア（ソーシャルコマース領域）-長期参画前提、短期参画不可-PC（Mac）貸与、服装自由 |
| 業務内容：-要件定義-技術選定-システム・API設計-FastAPIを用いたAPI開発-Docker環境での開発担当工程：要件定義からAPI設計までの上流工程を担当スキル：必須：要件定義・技術選定・システム・API設計の経験、FastAPIでの開発経験、Dockerを利用した開発経験尚可：Supabaseでの開発経験、GraphQL等を用いたレコメンド機能の開発経験稼働場所：フルリモート（東京都在住者歓迎）その他：業種：情報・通信・メディア（医療・福祉特化求人メディア）開始時期：随時開始可能 |
Python／ML Lead：ソーシャルECレコメンド基盤構築／チームリーダー - 11日前に公開
| 業務内容：-レコメンド向け機械学習基盤（Training／Serving／Monitoring）の設計・構築-レコメンド・ランキング・パーソナライズ機能のプロダクト開発-開発ロードマップ策定、技術選定、推進-特徴量設計、前処理、MLOps、実運用・改善-実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論の性能改善-関連プロダクトの品質改善・技術課題対応担当工程：-要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、運用までの全工程をリードスキル：必須：Pythonによる機械学習実装経験、レコメンド手法（CF、MF、DNN、Transformer、Two‑Tower、Wide&Deep、GNN等）実装経験、特徴量エンジニアリング・前処理・モデル実装・MLOps・モニタリングの一連経験、MAU数十万規模以上のサービスでのML開発経験、ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）改善のロードマップ策定・実行経験、プロジェクトまたはチームリード経験、平日日中の週4〜5日稼働可能尚可：EC・SNS領域でのレコメンド開発経験、リアルタイム推論環境構築経験、AWS／GCP／Databricks等のデータ基盤知識、ビジネス・PdMとの協働経験稼働場所：フルリモート（東京都在住者歓迎）その他：業種：流通・小売業（EC・オンライン小売）開始時期：2026年1月1日頃チ |
| 業務内容：-機械学習基盤（VertexAI）設計・構築-レコメンデーションアルゴリズム選定・実装、運用フロー自動化-ビジネスサイドとの連携・指標改善策の策定・実行担当工程：基盤設計・構築、アルゴリズム実装、運用自動化、指標改善策策定・実行スキル：必須：レコメンデーションシステム実務経験2年以上、大規模サービス（MAU数十万規模以上）でのML実装・運用経験、GoogleCloud（VertexAI等）またはAWSでのML開発・運用経験、ビジネス指標（CTR、CVR等）改善のロードマップ策定・実行経験、メガベンチャー・スタートアップでの実務経験2年以上尚可：リアルタイム推論環境の開発・運用経験、EC・ソーシャルメディア領域での実務経験、データエンジニアリング・インフラ構築の知見、Two‑Tower、Transformer系、GNN等特定アルゴリズム実装経験稼働場所：東京都渋谷（週2日リモート可、当初は月1回出社、将来的に週1～3回出社）その他：業種：情報・通信・メディア（ソーシャルコマース）開始時期：即日または相談長期参画前提フレックスタイム制（コアタイム11:00〜15:00）服装自由PC（Mac）貸与 |
| 業務内容：-BigQueryへのデータパイプライン構築・データ集約-用途別データマートの設計・自動化-GKE上のRedashを用いたデータ可視化-レコメンド機能等の追加開発・運用改善担当工程：要件定義、設計、実装、テスト、運用保守スキル：必須：GoogleCloud（BigQuery）での実務経験5年以上、SQL実務経験3年以上、Python実務経験1年以上、DWH・ELTの設計・開発・運用経験、レコメンド機能の設計・開発・運用経験尚可：画像処理・自然言語処理・機械学習の利用経験、リアルタイム分析基盤構築経験、Go言語の利用経験稼働場所：東京都（在宅勤務可、出社は相談可能）その他：業種：不動産テック（情報・通信・メディア）／サービス業、フレックス制（コアタイム11:00‑17:00）、即日開始可 |
機械学習リードエンジア／ソーシャルコマースレコメンド設計・構築／リモート中心 - 13日前に公開
| 業務内容：-レコメンドモデルの設計・実装・精度改善-機械学習基盤（Training／Serving／Monitoring）の設計・構築-特徴量エンジニアリング、パイプライン整備、MLOps構築-A/Bテスト・効果検証、事業指標（CTR/CVR/LTV）改善-技術的意思決定、要件定義、開発推進-VertexAI／BigQueryを活用した学習・推論パイプライン改善-新規体験の仮説検証・プロダクト連携担当工程：-要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、運用全般スキル：必須：-直近5年で2年以上のレコメンド領域実務経験-MAU数十万〜数百万規模のサービスでの機械学習開発経験-特徴量設計、レコメンドモデル実装、MLOps、精度改善の実務経験（CF／MF／DNN／Transformer系等）-BigQuery、VertexAIなどクラウドML基盤の実務経験-事業指標改善ロードマップ策定・実行リード経験-チームまたはプロジェクトのリード経験尚可：-EC・ソーシャルメディア領域でのレコメンド経験-リアルタイム推論環境の構築・運用経験-AWS、GCPなどのクラウド基盤設計・データエンジニアリング経験-PdM・ビジネスサイドとの協働経験稼働場所：基本リモート、月1回オフィス出社（東京都内）その他：-業種：情報・通信・メディア（ソーシャルコマース |
| 業務内容：ユーザー要件に基づき、toC向け観光サービスのリアルタイムレコメンド基盤のアーキテクチャ設計・リードを行います。データ設計、SQL実装、パフォーマンスチューニング、既存基盤のリファクタリング・リプレイス、運用改善を含む一連の工程を担当します。担当工程：要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、運用改善スキル：必須：Pythonでの開発経験、RDB（設計・チューニング）経験、プロジェクトリード実績尚可：BigQueryでの開発経験、Terraform等を用いたIaC経験、GCP上での開発経験稼働場所：フルリモート（初日のみ出社）その他：業種：交通・鉄道、勤務地：大阪府、開始時期：相談 |
Python／ML Lead：ソーシャルECレコメンド基盤構築リーダー - 19日前に公開
| 業務内容：-ソーシャルECアプリ向けレコメンド・ランキング・パーソナライズ機能の機械学習基盤（Training/Serving/Monitoring）の設計・構築-開発ロードマップ策定、技術選定、推進-特徴量設計、データ前処理、モデル実装、MLOps導入、運用・改善-実験管理・自動化フロー構築、リアルタイム推論性能向上-関連プロダクトの品質改善・技術課題対応担当工程：要件定義、アーキテクチャ設計、実装、テスト、CI/CDパイプライン構築、運用・モニタリングスキル：必須：Python、機械学習全般（特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリング）、レコメンド手法（CF、MF、DNN、Transformer、Two‑Tower、Wide&Deep、GNN等）の実務経験、MAU数十万規模以上の高トラフィックML開発経験、ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）改善のロードマップ策定・実行経験、プロジェクトまたはチームリード経験、平日日中の週4日または週5日稼働可能尚可：EC・SNS領域でのレコメンド開発経験、リアルタイム推論環境構築経験、AWS/GCP/Databricks等のデータ基盤・インフラ知識、ビジネス・PdMとの協働経験稼働場所：フルリモート（東京都在住者歓迎）その他：業種：情報・通信・メディア（ソーシャルEC）、 |
| 業務内容：-会員向けメール・プッシュ通知等の施策配信を支えるリアルタイムレコメンド・データ活用基盤の設計・開発-要件整理・仕様深掘り、設計方針検討-データ設計・SQL設計・実装、DB設計・パフォーマンスチューニング-Azure・GCPを用いたパブリッククラウド構成検討-CI/CD・IaC（Terraform、GitHubActions）を活用した開発・運用改善担当工程：要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、運用改善、プロジェクトリードスキル：必須：Pythonでの開発経験、Terraform経験、RDBでのDB設計・チューニング経験、クラウドアーキテクチャ設計経験、開発全体をリードした実績、Databricks・Snowflake等のデータ分析プラットフォーム構築経験尚可：Azure上での開発経験、C#の開発経験、GitHubActionsを用いた開発経験、OracleDB・SQLServerを使った開発経験、EBCDIC・KEIS等メインフレーム文字コードに関する知見稼働場所：大阪府（フルリモート、初日のみ出社）その他：業種：交通・鉄道、リモート中心の勤務形態、即日開始可（相談可） |
| 業務内容：-レコメンド向け機械学習基盤（Training／Serving／Monitoring）の設計・構築-レコメンド・ランキング・パーソナライズ機能のモデル開発-開発ロードマップ策定・技術選定・推進-特徴量設計・前処理・MLOps実装・実運用・改善-実験管理・運用フロー自動化-リアルタイム推論性能の改善-関連プロダクトの品質改善・技術課題対応担当工程：要件定義、アーキテクチャ設計、実装、テスト、デプロイ、運用・改善スキル：必須：Python実装経験、GCP上での機械学習基盤構築経験、レコメンド領域での実務経験（2年以上）、特徴量エンジニアリング・前処理・モデル実装・MLOps・モニタリングの一連経験、CF・MF・DNN・Transformer・Two‑Tower・Wide&Deep・GNN等のレコメンド手法実装経験、CTR・CVR・LTV等のビジネス指標改善経験、プロジェクトまたはチームリード経験、週4〜5日の稼働可能尚可：EC・SNS領域でのレコメンド開発経験、リアルタイム推論環境構築経験、AWS/GCP/Databricks等のデータ基盤知識、ビジネス・PdMとの協働経験稼働場所：フルリモート（東京都）その他：業種：流通・小売業／EC・オンライン小売開始時期：2026年1月1日予定チーム規模：6〜10名稼 |
| 業務内容：-データパイプライン構築（各種データをBigQueryに集約、他システムへ配信）-データマート作成・自動化（BigQuery上）-Redashを用いたデータ可視化（GKE上）-集約データを基にしたレコメンド機能等の追加開発・運用改善担当工程：-データパイプラインの設計・実装-データマートの構築・自動化-可視化ダッシュボードの作成-レコメンド機能の開発・運用改善スキル：必須：-GoogleCloud（BigQuery）での実務経験5年以上-ビッグデータ活用のレコメンド機能設計・開発・運用経験-DWH、DataPipeline、ELTの設計・開発・運用経験-SQL利用経験3年以上-Python実務利用経験1年以上尚可：-画像処理、自然言語処理、機械学習の利用経験-リアルタイム分析基盤構築の経験-Go言語の利用経験稼働場所：在宅、東京都（出社は相談可能）その他：-業種：サービス業（情報・通信・メディア／不動産テック）-勤務形態：フレックス制（コアタイム11:00‑17:00）-募集人数：1名-年齢上限：59歳まで-面談回数：1回 |
| 業務内容：-BigQuery・Dataflow等を活用したデータベース・CDP基盤の構築とデータ集約-アプリ・Web・LINE等オウンドメディアデータを用いたマーケティング施策支援-クライアントへのデータ利活用伴走（KGI/KPI策定、PDCA支援）-金融系（クレジットカード・銀行等）データの取り扱い・分析担当工程：要件定義、設計、実装、テスト、運用支援、データ可視化ドキュメント作成スキル：必須：BigQueryを用いたデータ分析・プロジェクトリード経験、SQL／Pythonによるデータ処理スクリプト開発、データ活用による課題抽出・改善策立案、クライアントとの課題解決に向けたコミュニケーション能力、データ可視化（ドキュメント作成）スキル尚可：LookerStudio等でのダッシュボード構築実績、プッシュレコメンド実装経験、KGI/KPI設定スキル、コンサルティング経験、ETL/DWH/パイプライン等のビッグデータシステム開発・運用経験、AWS・GCP・Azure等クラウド上でのデータ開発経験、大規模データのパフォーマンスチューニング経験、データサイエンス関連資格保有稼働場所：東京都（代官山）週1回程度出社、残りはリモート作業その他：業種：金融・保険業（クレジットカード・銀行等）開始時期：2025年12月から長期対象年齢：30代〜50代前半外国籍不可 |
医療・福祉求人メディア新規立ち上げ／上流工程・FastAPI開発 - 26日前に公開
| 業務内容：医療・福祉領域向けの求人メディアの新規立ち上げ。要件定義、技術選定、システム・API設計、FastAPIを用いたAPI実装、Docker環境での開発、競合調査に基づくアーキテクチャ設計を担当。担当工程：要件定義、技術選定、システム設計、API設計、実装、テストスキル：必須：上流工程（要件定義・技術選定・システム・API設計）経験、FastAPIを用いた開発経験、Dockerを利用した開発経験尚可：supabaseを用いた開発経験、Next.js開発経験、GraphQLを利用したレコメンド機能開発経験、モバイルアプリ開発経験稼働場所：東京都（大崎駅付近）※リモート併用可その他：業種：情報・通信・メディア（医療・福祉求人メディア）開始時期：即日または相談可能 |
大規模ソーシャルサービス向けレコメンド基盤MLエンジニア／リード／フルリモート - 27日前に公開
| 業務内容：-レコメンド向けML基盤（Training/Serving/Monitoring）の設計・構築-レコメンド・ランキング・パーソナライズモデルの開発-開発ロードマップ策定、技術選定、推進-特徴量設計、前処理、MLOps、自動化-リアルタイム推論の最適化-技術課題抽出・改善、品質向上施策の推進担当工程：ML基盤設計・構築、モデル開発、MLOps実装、リアルタイム推論最適化、技術選定・ロードマップ策定、運用・品質改善スキル：必須：-レコメンド領域でのMLプロダクト開発経験（2年以上）-高トラフィック（MAU数十万規模）サービスでのML実務経験-特徴量設計〜モデル実装〜MLOps〜モニタリングまでの一連経験-レコメンド手法（CF、MF、DNN、Transformer、Two‑Tower等）の実務経験-ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）改善のロードマップ策定・実行経験-プロジェクト・チームのリード経験尚可：-EC／SNS領域でのレコメンド開発経験-リアルタイム推論環境構築経験-AWS・GCP等クラウドインフラ・データエンジニアリング知識-PdM・ビジネスメンバーとの協働経験稼働場所：フルリモート勤務可能その他：情報・通信・メディア業界の大規模ユーザー向けサービス向け案件。開始時期は相談可能で、長期的な参画を |
Python／MLリード：ソーシャルECアプリのレコメンド基盤構築／フルリモート - 28日前に公開
| 業務内容：-レコメンド向けML基盤（Training／Serving／Monitoring）の設計・構築-レコメンド・ランキング・パーソナライズ機能のプロダクト開発-開発ロードマップ策定・技術選定・推進-特徴量設計、前処理、MLOps、実運用・改善-実験管理・運用フロー自動化-リアルタイム推論の性能改善-関連プロダクトの品質改善・技術課題対応担当工程：要件定義、設計、実装、テスト、運用、保守スキル：必須：-レコメンド領域でのプロダクト開発実務経験（2年以上）-MAU数十万規模以上のサービスまたは同規模トラフィックでのML開発経験-特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリングの一連経験-レコメンド手法（CF、MF、DNN、Transformer、Two‑Tower、Wide&Deep、GNN等）の実装経験-ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）改善のロードマップ策定・実行経験-プロジェクトまたはチームのリード経験-週4〜5日稼働可能尚可：-EC・SNS領域でのレコメンド開発経験-リアルタイム推論環境の構築経験-データエンジニアリング・インフラ知識（AWS、GCP、Databricks等）-ビジネス・PdMとの協働経験稼働場所：東京都（フルリモート）その他：-業種：サービス業（情報・通信・メ |
| 業務内容：-医療・福祉特化求人メディアの要件定義、技術選定、システム・API設計-FastAPIを用いたバックエンド実装-Docker環境での開発・デプロイ-競合調査に基づくプロダクト設計・開発担当工程：要件定義、技術選定、システム・API設計から実装、テスト、デプロイまでの上流工程全般スキル：必須：上流工程経験、FastAPI開発経験、Docker利用経験尚可：supabase開発経験、Next.js開発経験、GraphQLを用いたレコメンド機能開発経験、モバイルアプリ開発経験稼働場所：東京都（リモート併用可）その他：業種：情報・通信・メディア（医療・福祉求人メディア）／開始時期は相談可能／長期プロジェクト |
| 業務内容：-ソーシャルコマースアプリ向けレコメンドモデルの設計・実装・精度改善-VertexAI・BigQueryを活用した機械学習基盤（Training/Serving/Monitoring）の設計・構築・運用-特徴量エンジニアリング、パイプライン整備、MLOpsの構築-A/Bテスト・効果検証による事業指標（CTR/CVR/LTV）改善-技術的意思決定、要件定義、開発推進、プロダクト連携担当工程：要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、運用・保守スキル：必須：レコメンド領域での実務経験（2年以上）、MAU数十万〜数百万規模のサービスでの機械学習開発経験、特徴量設計・レコメンドモデル実装（CF・MF・DNN・Transformer等）、MLOps構築経験、BigQuery／VertexAI等クラウドML基盤実務経験、事業指標改善ロードマップ策定・実行リード経験、チームまたはプロジェクトのリード経験尚可：EC・ソーシャルメディア領域でのレコメンド経験、リアルタイム推論環境の構築・運用経験、AWS／GCP等クラウド基盤設計・データエンジニアリング経験、PdM／ビジネスサイドとの協働経験稼働場所：基本リモート、月1回オフィス出社（東京都）その他：業種：情報・通信・メディア |
| 業務内容：-データパイプライン構築（各種データをBigQueryに集約し、他システムへ配信）-データマート作成・自動化（BigQueryを活用）-Redashを用いたデータ可視化（GKE上）-集約データを基にしたレコメンド機能等の追加開発・運用改善担当工程：設計・実装・運用全般（データパイプライン、DWH、ELT、レコメンド機能）スキル：必須：GoogleCloud実務経験（5年以上）、ビッグデータを活用したレコメンド機能の設計・開発・運用経験、DWH・DataPipeline・ELTの設計・開発・運用経験、SQL利用経験（3年以上）、Python実務経験（1年以上）尚可：画像処理・自然言語処理・機械学習の利用経験、リアルタイム分析基盤構築経験、Go言語の利用経験稼働場所：東京都（在宅勤務可、出社は相談可能）その他：業種：不動産・建設（テック領域）／サービス業、開始時期：即日または相談、勤務形態：フレックス制、募集人数：1名 |
| 業務内容：-BigQuery・Dataflow等を用いたデータベース・CDP基盤の構築とデータ集約-蓄積データのアプリ・Web・LINE等マーケティング活用-クライアントへのデータ利活用伴走支援（KGI/KPI策定、PDCA実行）-データ可視化・レポート作成（Tableau、Power BI、Looker Studio）担当工程：-基盤設計・実装-データパイプライン構築・運用-データ分析・可視化-クライアント支援・改善提案スキル：必須：-BigQueryを用いたデータ分析・プロジェクトリード経験-SQL・Pythonによるデータ処理スクリプト開発経験-データ活用による課題抽出・改善策立案経験-クライアントと協働するコミュニケーション能力-データ可視化（ドキュメント作成）スキル尚可：-Looker Studio等でのダッシュボード構築実績-アプリのプッシュレコメンド実装経験-KGI/KPIの検討・策定スキル-コンサルティング経験-ビッグデータシステム（ETL/DWH/パイプライン）開発・運用経験-GCP、AWS、Azure上でのデータ開発経験-大規模データのパフォーマンスチューニング経験-E資格または同等の知見稼働場所：東京都（リモートメイン、週1程度出社）その他：金融業界向けのデータ分析基盤構築・運用支援プロジェクトです。長期参画を想定しています。 |
| 業務内容：-レコメンド向けML基盤（Training/Serving/Monitoring）の設計・構築-レコメンド・ランキング・パーソナライズモデルの開発-開発ロードマップ策定・技術選定・推進-特徴量設計、前処理、MLOps、自動化-リアルタイム推論の最適化-技術課題抽出・改善、品質向上施策の推進担当工程：要件定義、設計、実装、テスト、運用、改善スキル：必須：レコメンド領域でのMLプロダクト開発経験（2年以上）、高トラフィックサービスでのML実務経験、特徴量設計～モデル実装～MLOps～モニタリングの一連経験、CF/MF/DNN/Transformer/Two‑Tower等のレコメンド手法実務経験、CTR／CVR／LTV等のビジネス指標改善経験、プロジェクト・チームリード経験尚可：EC／SNS領域でのレコメンド開発経験、リアルタイム推論環境構築経験、AWS／GCP等のインフラ知識、PdM・ビジネスメンバーとの協働経験稼働場所：フルリモート／東京都（関東）その他：業種：情報・通信・メディア（サービス業）開始時期：相談可能 |