コネヒト株式会社の機械学習エンジニアの求人

仕事内容

コネヒトが運営する「ママリ」および関連サービスのデータを活用し、ユーザー体験の向上や社内業務の変革を技術面からリードしていただきます。

CTO直下で二人三脚でデータ基盤からプロダクト実装まで広く打席に立てる環境です。意思決定が非常に早く、自分の提案したAI技術がダイレクトにユーザーに届く手応えを感じられる環境があります。

得意領域や志向性に合わせて、以下の業務からメインミッションを決定し、徐々に守備範囲を広げていただくことを想定しています。

【MUST】

• 機械学習モデルの社会実装・（MLOps）の構築・運用
  • Pythonによるモデリングから、サービスに組み込むためのAPI開発（推薦、分類、抽出など）
  • AWS (ECS, Glue, SageMaker, StepFunctionsなど) を用いた基盤構築・改善
• 生成AI/LLMを活用した機能開発・業務改革
  • RAG等を用いた社内AI Agentの実装や、LLMを活用した新しいユーザー機能の企画・開発
• 検索システムの改善
  • ママリの膨大なQ&A資産をユーザーに適切に届けるための検索ロジック改善（OpenSearch等）

【WILL】

• データエンジニアリング
  • BigQuery/Dataformを用いたデータ基盤の整備、およびデータドリブンなプロダクト改善提案。

開発環境

• 言語：Python
• インフラ・機械学習基盤：AWS (ECS, Glue, SageMaker, StepFunctions, など)、Google Cloud（BigQuery, Dataform, など）
• ツール：Docker
• 分析：BigQuery, Redash, Jupyter
• その他：GitHub

一緒に解決していきたい課題

• ママリには月間約110万件のQ&Aデータが投稿されているが、これをどうプロダクトに活かすか、どうビジネス価値に転換するのか？の答えがまだ出ていない
• データが増えれば増えるほど、ユーザーが本当に必要な情報にたどり着きづらくなっている。検索・推薦・LLMなど、どの手段が最適なのか？から一緒に考えたい
• Trust and Safetyなコミュニティを、技術でどう実現し活性化させていくか。モデレーションやUX設計まで含めて考えたい

機械学習モデルの精度だけを追うより、ユーザーの顔が見える仕事がしたい。
機械学習に閉じず、課題を解くためなら周辺領域まで手を伸ばせる。そんな方に来てほしいと思っています。

ポジションの魅力

• CTO直下のため意思決定が早く、自分の提案した機能や施策がダイレクトにユーザーに届きフィードバックを得ることができます
• 人の悩み・文脈・感情・状況が含まれる非構造データ（生活者の一次データ）を使って、社会課題の可視化や、そこに直接アプローチすることができます
• AI Nativeな企業への改革を最前線で推進できます

• 物事の構造化能力や問いを立てる力を用いて、解くべき課題を言語化できる方
• Business × Techの視点を持ち、テクノロジーを自己目的化せずに技術選定・開発ができる方
• データの整備からモデルのチューニングやリアーキテクチャなど、泥臭い過程も楽しみながら、理想の状態へ向かえる方
• 社内外への技術的な発信活動に興味や経験がある方
• 技術的な改善や新たな技術の導入を自ら行いたい方

• ライフイベント・ライフスタイルの課題解決をするサービスへの興味関心
• SQL・Python等を用いた機械学習プロダクトの設計・開発・運用経験
• AWS or Google Cloudを用いた機械学習基盤（MLOps）の構築経験

※以下、いずれかの領域の強みや経験をお持ちの方（すべてを満たしている必要はありません。入社後に守備範囲を広げていける環境です）

• 自然言語処理、推薦システム、検索システムの改善経験
• LLM（生成AI）を活用した機能開発やRAGの構築経験
• BigQuery等を用いたデータエンジニアリングの経験

• 自然言語処理の理論的知識・実装力
• 推薦システムの理論的知識・実装力
• Kaggle等の分析コンペティションでの入賞経験
• AI Agentの開発・運用経験
• BigQueryやDataformでデータ基盤を構築・運用した経験
• 検索システム（ElasticsearchやOpenSearch）の開発・運用経験