Product AI/ML Engineer Fully Remote

＜＜求人ポイント＞＞

・ワーカー数1,400万人以上、23万社以上の事業者が利用する業界トップクラスの自社プラットフォームを展開する大手成長企業

・「第二創業期」として独自の広大な「信頼データ」を活用し、既存事業の飛躍と新規事業・プラットフォーム構想を加速させる注力フェーズ

・フルリモート勤務可能＆フレックスタイム制を導入し、現代的で柔軟な働き方を実現

■年収範囲

7,000,000 ～ 11,000,000円

◆◆◆ 募集企業の取り組みについて ◆◆◆

「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というミッションを掲げ、スポットワーク市場のリーディングカンパニーとして急成長を遂げています。現在は第二創業期を迎えており、蓄積された独自の「信頼データ」を軸に新規事業の立ち上げや社会インフラ構築を進めています。本ポジションが属するデータサイエンスグループでは、マッチング体験の向上からプラットフォームの信頼性・安全性（Trust & Safety）の向上まで、多岐にわたる領域でAI/MLを活用した課題解決に取り組んでいます。

◆◆◆ なぜ実現できるのか ◆◆◆

・プロダクト力：1,400万人以上のワーカーと23万社以上の事業者が生み出す膨大な二面市場データを保有。

・市場ポテンシャル：深刻化する人手不足課題に対し、高頻度・高変動な需給データを活用して即時マッチングと働きがいの最大化を同時実現。

・パートナーシップ（※企業名は伏せ、大手企業等と表記）：全国46万拠点以上の事業所基盤と強固なネットワークを活用。

・技術投資：LLM等の基盤モデルを活用した「AIエンジニアリング」と従来の「MLエンジニアリング」を融合し、最新の評価基盤や開発支援ツールを積極的に導入。

◆◆◆ 本ポジションのやりがい ◆◆◆

スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う二面市場において、AI/MLの技術を直接プロダクト価値につなげることができます。単なるモデル精度の向上にとどまらず、マッチングロジック・安全性・ユーザー体験・現場オペレーションの成立を同時に追求する難易度の高い課題に挑めます。データサイエンティストやMLOpsエンジニア等と連携しながら、モデル構築だけでなく評価・監視・継続改善まで含めたエンドツーエンドの運用責任を持つことができ、プロダクトAI/MLエンジニアとしての価値を飛躍的に高められる環境です。

◆◆◆ 使用ツール ◆◆◆

- クラウド・言語：Google Cloud / Python

- データ・ML/LLM基盤：BigQuery / Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability

- IaC・BIツール：Terraform / Looker / Looker Studio

- 開発ツール：Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin など

■必須スキル

- データ分析・機械学習を用いた具体的なビジネス課題の解決実務経験

- 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）環境での開発・運用、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、およびMLパイプライン等を活用したモデルやAI機能の実装・運用経験

- マッチング/検索/ランキング機能の実装経験、Trust & Safety/リスク制御領域（異常検知モデル等）の設計・運用経験、または基盤モデル（LLM/RAG等）を用いたAIアプリ開発経験（いずれか1つ以上）

■歓迎スキル

- Two-Sided Marketにおけるマッチング最適化、推薦・ランキングの設計・運用経験

- 大規模データの収集、クリーニング、アノテーション等のデータセットエンジニアリング実務経験

- 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、MLパイプライン/Feature Store上でのプロダクト実装経験

- 現場オペレーション要件から逆算した、異常時対応フローや監視体制を含む実用的なエンドツーエンドの運用設計能力

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<< Key Job Points >>

* A leading, rapidly growing major company operating a top-tier proprietary platform with over 14 million registered workers and 230,000+ businesses.

* Entering a "Second Founding Phase" leveraging vast proprietary "trust data" to scale core services and expand new businesses and platform initiatives.

* Offers a modern and flexible working style with full-remote work options and a flextime system.

■ Annual Salary Range

7,000,000 - 11,000,000 JPY

◆◆◆ About the Company's Initiatives ◆◆◆

Driven by the mission to "create an infrastructure that expands life's possibilities through work," the company has grown rapidly as a leader in the on-demand work market. Currently in its second founding phase, it is building new social infrastructure and expanding new business domains centered around unique accumulated "trust data." The Data Science Group applies AI/ML across diverse domains, ranging from optimizing matching experiences to enhancing platform reliability and safety (Trust & Safety).

◆◆◆ Why We Can Achieve This ◆◆◆

* Strength 1: Product Power - Possesses massive, high-frequency two-sided market data generated by over 14 million workers and 230,000+ business clients.

* Strength 2: Market Potential - Solves critical labor shortage issues by utilizing real-time supply-and-demand data to achieve immediate talent matching and maximize worker fulfillment.

* Strength 3: Strategic Partnerships (Anonymized) - Leverages a vast network spanning over 460,000 business locations nationwide.

* Strength 4: Tech Investment - Integrates advanced "AI Engineering" (via foundation models like LLMs) and traditional "ML Engineering," utilizing state-of-the-art evaluation pipelines and AI development tools.

◆◆◆ Why This Position is Rewarding ◆◆◆

In a two-sided market handling high-frequency, highly variable, and short-lived supply-and-demand data, you can directly translate AI/ML capabilities into real product value. Beyond basic model accuracy optimization, you will solve highly complex challenges that require balancing matching logic, safety, user experience, and ground-level operational viability. Working closely with Data Scientists and MLOps Engineers, you will take ownership of end-to-end delivery—from feature design to evaluation, monitoring, and continuous improvement—greatly advancing your career as a Product AI/ML Engineer.

◆◆◆ Tools Used ◆◆◆

- Cloud & Languages: Google Cloud, Python

- Data & ML/LLM Platforms: BigQuery, Vertex AI, MLflow, LiteLLM, Datadog LLM Observability

- IaC & BI Tools: Terraform, Looker, Looker Studio

- AI Development Tools: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Devin, etc.

■ Minimum Requirements

- Practical experience solving concrete business problems using data analysis and machine learning.

- Hands-on experience with SQL and Python for large-scale data processing, cloud development/operation (Google Cloud/AWS), and Git-based team development.

- Knowledge of machine learning and statistics, alongside practical experience implementing and operating AI features or ML models via ML pipelines.

- At least one domain experience in: matching/search/ranking features, Trust & Safety/risk control (e.g., anomaly detection models), or AI application development using foundation models (LLM/RAG).

■ Preferred Qualifications

- Knowledge and experience in matching optimization, recommendation, or ranking design within a Two-Sided Market.

- Practical experience in dataset engineering (large-scale collection, cleaning, annotation pipeline design).

- Experience with AI-driven synthetic data generation, building automated verification via "AI as a Judge," or product implementation using Feature Stores and ML pipelines.

- Ability to design practical end-to-end operations reverse-engineered from operational requirements, including fallback workflows and monitoring structures.

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