求人情報詳細
NEW パーソルキャリア株式会社 Python×機械学習エンジニア/転職支援サービス「doda」「doda X」のレコメンド・マッチング/フルリモート可
正社員
| 仕事内容 | ■ポジション概要: 累計会員登録者数約1039万人(2025年12月末時点)の転職支援サービス「doda」や「doda X」において、個人ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるための、レコメンド/マッチング機能の開発・運用を担うポジションです。 本ポジションでは、同社が保有している法人・個人データと機械学習・生成AIなどの技術を活用し、マッチング精度向上・応募率向上などの事業KPIに直結するアルゴリズム実装~本番運用・改善を通じて、doda / doda Xにおける転職支援体験の高度化と事業成果の向上に取り組んでいただきます。 単なる分析結果の実装に留まらず、プロダクト部門・経営企画・データサイエンティスト・エンジニアと連携しながら、企画段階から参画し、施策設計→実装→リリース→A/Bテスト→改善サイクルを回していく役割を担っていただきます。 ■担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ■技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ■配属先(プロダクト開発統括部プロダクトサイエンス部について): プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトおよびマーケティング領域におけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。 特に、レコメンド/マッチングを中核テーマとし、ユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。 データサイエンティスト、PdM、企画組織、開発組織などと連携しながら、戦略立案・施策検討、分析やモデル開発、推論・推薦ロジックの実装を行います。 開発したモデルやロジックを、API・バッチ・サービス等の形で本番利用可能な状態へ仕組み化し、継続的な運用・改善まで担うことが特徴です。 ■本ポジションの特徴・魅力: ・転職サービスの大規模データを扱える 約1000万人ユーザー規模の行動ログ・求人データ・スカウトデータを活用し、レコメンド/マッチングロジックを設計・改善できます。 ・モデル開発だけでなく「本番運用・改善」まで一気通貫で携われる 分析やPoCで終わらず、API/バッチとして実装し、本番でA/Bテストやモニタリングを行いながら改善サイクルを回すことができます。 ・データサイエンティスト・PdM・企画と並走する「事業に近いエンジニア」ポジション 事業KPIやユーザー体験を議論する場に入り、技術的な打ち手の提案~実装まで主導します。 ・キャリアパス: マネジメントとしてのキャリアパスの他、ご経験やご志向性に応じて、レコメンド/データ活用の専門性を高めたエキスパートとしての道や複数プロダクトを横断するテックリード、データドリブンなプロダクトマネージャーなど事業と技術の両方に触れながら、キャリアの幅を広げることができます。 ■はたらき方: ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。 |
||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
■必須条件・基本設計、運用設計など上流工程の実務経験 ・Pythonを用いた開発経験を含む、エンジニアとしての実務経験 ・AWS等のクラウド環境でのアプリケーションまたはデータ処理基盤の開発経験 ・API、バッチ、データ処理など、本番運用を前提としたシステム開発経験 ・データを活用した機能開発、またはデータ処理ロジックの実装経験 ■歓迎スキル ・PdM、企画、データサイエンティスト等と連携した施策推進経験 ・機械学習モデルや推論ロジックを組み込んだ開発経験 ・レコメンド、マッチング、検索、最適化アルゴリズム等の開発・実装経験 ※更なる詳細事項は、カウンセリング(面談)時にお伝えします。 |
||||||||||
| 想定年収 | 600 万円 ~ 900 万円 | ||||||||||
| 勤務地 | ■日本全国どこでも勤務可能 <拠点> 〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル5F 大手町オフィス |
||||||||||
| 勤務時間 | ■フレックス:週5日、1日標準労働時間8時間のマンスリーフレックスの勤務形態(コアタイムは部署によって異なります) 1日の標準的な勤務時間例/10:00‐19:00 (コアタイム:11:00‐16:00) 休憩/60分 ・在宅勤務/リモートワーク可(出社頻度は通勤スタイルにより異なります) ・通勤スタイル:ワークスタイルB・Cいずれかを提示 【ワークスタイルB:リモート勤務メイン(月平均月4日以上~週3日未満出社)勤務回数に応じて実費支給 ※翌月支給(定期代支給無)+リモートワーク手当(3,000円/月)】 【ワークスタイルC:フルリモート勤務、原則出社なし+リモートワーク手当(3,000円/月) ※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給(交通手段問わず)】 ※時間外労働の有無に関わらず、30時間分の裁量労働手当を支給(金額は給与備考をご参照ください) ※固定時間外手当の30時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で全額支給 ※時間管理方法が裁量労働制となる場合は、裁量労働手当を固定時間外手当と同様の30時間分を支給 |
||||||||||
| 休日・休暇 | 休日:年間休日122日(2024年度) /週休2日制(土日)、国民の祝日、年末年始(12/30~1/3) 休暇:年次有給休暇、夏季休暇(事業部門別のカレンダーに準ずる)、特別休暇 |
||||||||||
| 試用期間 | 有(3か月間、管理職の場合は6か月間) ※待遇等変化なし |
||||||||||
| 昇給・給与 | 昇給:あり(年2回) 賞与:あり(年2回) |
||||||||||
| 加入保険 | 各種社会保険完備 | ||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 ・南青山オフィス・名古屋オフィス以外・・・・喫煙室が執務エリアにないため、以下表記とする →受動喫煙対策(あり)禁煙 ・南青山オフィス・・・・喫煙室が2階にあるため、以下表記とする →受動喫煙対策(あり)禁煙 喫煙室あり ・名古屋オフィス・・・・喫煙室が8Fの執務室区画外(パーソルとしての賃借区画内)にあるため →受動喫煙対策(あり)禁煙 喫煙室あり ※名古屋オフィス:愛知県名古屋市中区新栄町1-5 栄中央ビル8F |
||||||||||
| 企業データ |
|
||||||||||
| 取材班による独自解説 | 国内最大級の人材紹介サービス『doda』を展開する国内有数の職業紹介事業会社。 「はたらいて、笑おう」というグループビジョンに立脚した、顧客体験を重視したジョブマッチングビジネスを展開している | ||||||||||
| Recruiting No. | 01006654001595 |
関連する業種から探す
エリートネットワークのおすすめの『転職体験記』
-
- ネットサービス会社に勤務しながら、博士号(情報科学)を取得した30歳プロダクトマネージャー。バーチャルから飛び出し、リアルに挑戦したく自動車メーカーの商品企画部へ
- 前職
- 【東証プライム上場 SNS、ゲーム、メタバース等インターネットサービス老舗企業】
グループ会社出向 プラットフォーム事業本部 プロダクトチーム 3Dアバター配信アプリのプロダクトマネージャー(イベント施策の企画・機能開発等)
→プラットフォーム事業本部 売上改善チーム シニアマネージャー(KPI策定・達成管理、開発進行管理、北米アートチームとの制作プロジェクトリード等)
→プラットフォーム事業本部 プロダクトマネジメントチーム マネージャー(新規事業の立ち上げ、後継マネージャーの育成)
※社内の最優秀賞、CEO賞受賞
- 現職
- 【東証プライム上場 完成車メーカー】
プロダクト企画部 デジタルプロダクト開発における商品企画・プロダクトマネジメント
転職体験記を読む -
- 統計解析を研究した博士29歳。任期1年の特定助教から、財閥系総合重機メーカーのデータサイエンティストに転職成功
- 前職
- 【旧帝国大学 大学院】
経済学研究科の特定助教(研究テーマ:統計解析、機械学習、計量経済学)
- 現職
- 【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】
AI・データサイエンティスト(機械学習、深層学習、大規模言語モデル)
転職体験記を読む -
- 工学博士29歳。バイオインフォマティクス解析技術を活かし、アカデミア(国立大学)から、AI活用データ解析に強みのテクノロジー企業に転職成功。
- 前職
- 【地方国立大学】
博士研究員(バイオインフォマティクス解析によるがん研究)
- 現職
- 【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】
AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
転職体験記を読む