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【フルリモート可】プロダクトエンジニア（データ・ML・AI）／転職支援サービスにおけるレコメンドプラットフォーム運営

正社員

カスタマープロダクト本部 プロダクト開発統括部 プロダクトサイエンス部　サイエンスエンジニアリングG

■組織概要
パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。
約1,000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。
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、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることで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。

■募集背景・現在の課題
転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々広がっており、レコメンド・マッチング機能はプロダクト価値を支える重要な要素となっています。
一方で、データサイエンティストが開発したモデルを、性能・可用性・セキュリティを担保しながら安定的にプロダクトへ届けるだけでなく、事業の変化に合わせてスピーディーに改善・展開できる仕組みづくりが重要なテーマとなっています。
現在は、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や開発プロセスの標準化を進めることで、安全かつ迅速に社会実装できる開発体制の構築に取り組んでいます。レコメンド・マッチングを「安全に、素早く、継続的に価値として届ける」実現を担うエンジニアを募集しています。

■本ポジションのミッション
転職という人生の大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチングを、ユーザーへ価値として届ける「社会実装」を担うことが、本ポジションのミッションです。
データサイエンティストが開発したレコメンドモデルや機械学習モデルを、APIやバッチなどのアプリケーションとして実装し、本番環境で安定して利用できるサービスへと進化させます。
また、単にモデルを組み込むだけではなく、性能・可用性・セキュリティ・保守性を考慮した設計・運用や、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤の整備を通じて、安全かつスピーディーにユーザーに届けられる仕組みづくりにも携わります。
レコメンド・マッチングを「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける仕組み」として社会実装することを期待しています。

■ポジション概要
本ポジションは、データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。
モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。
また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。

■担当業務

• データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装
• Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発
• レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用
• 安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計
• レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備
• A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善
• データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当
• 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
【データベース】Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis
【クラウドサービス】AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（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、Microsoft Teams

■チーム・開発スタイル
レコメンド・マッチング機能ごとに、2〜3名程度の少人数チームで開発を進めています。
データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携しながら、企画段階から技術的な観点で議論に参加し、要件整理、設計、実装、リリース、A/Bテスト、改善までを一貫して担当します。
少人数だからこそ、一人ひとりの裁量が大きく、ユーザーや事業の変化に合わせてスピーディーに意思決定・改善を進められることが特徴です。
事業会社のエンジニアとして、ユーザーの体験価値向上と事業成果の最大化に向けて、自ら課題設定・解決に向けた取り組みを進めていく「主体性」を大事にしています。
また、レコメンド・マッチング開発チームは現在拡大フェーズにあり、組織を成長させていく段階です。
開発だけでなく、共通基盤や開発プロセスの整備、技術文化の醸成、エンジニアリングのベストプラクティスづくりなど、これからの組織のスタンダードをつくることにも主体的に関わっていただけます。

■本ポジションの特徴・魅力

• データサイエンティストが生み出したレコメンド・マッチングモデルを、ユーザーへ価値として届ける最後の重要なフェーズを担当します。「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける仕組み」として社会実装し、AI・機械学習をプロダクト価値に変換するポジションです。
• 性能・可用性・セキュリティ・保守性を考慮しながら、レコメンド・マッチング機能を安心して利用できるサービスとして継続的に改善していきます。
• レコメンド・マッチング開発チームは、これからさらに拡大していくフェーズです。技術だけでなく、共通基盤や開発プロセス、技術文化など、これからの組織のスタンダードを仲間とともにつくり上げる経験を積むことができます。

完成された組織で開発するのではなく、「これからの組織をつくる当事者」として挑戦できることも、このポジションならではの魅力です。

■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。

• 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。遠方にお住まいの方はフルリモートでの勤務相談も可能です。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当を支給しています。
• 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。

書類選考→1次面接・適性検査（学力試験なし）→最終面接→会社より条件提示→内定
※適性検査：ストレス耐性やポジション適性を確認する30分程のWeb検査です。
※面接回数は変動する可能性があります。
※管理職グレード想定の場合は任意でリファレンスチェックがあります。

■必須条件

• エンジニアとしての実務経験（目安5年以上）
• Pythonを用いたサーバーサイド開発経験（目安3年以上）
• SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験
• AWS、GCP、Azureなどクラウド環境でのアプリケーション開発経験
• APIやバッチ、データ処理など、本番サービスを前提としたシステムの設計・開発・運用経験

■歓迎条件

• 機械学習モデルや推論ロジックをプロダクトへ組み込んだ経験
• レコメンド、マッチング、検索などの機能開発経験
• データサイエンティスト、PdMと連携したプロダクト開発経験
• 性能改善やセキュリティなど、非機能要件を考慮した開発経験
• 共通基盤やライブラリなど、再利用可能な仕組みの設計・構築経験
• 技術リード、プロジェクトリード、または組織づくりに携わった経験

■求める人物像：
エンジニアとして、以下のいずれかの志向性を有する、またはこれから持ちたいとお考えの方

• サービスを改善していきたいという強い意志
• アイデアに対して自分の意見を持てる当事者意識
• 自分の意見を他人に伝えたいという積極性・主体性
• 未習得のスキルを吸収しようという前向きさ

不問

不問

不問

＜社員インタビュー記事＞
AIマッチングで未来を描く――100億円規模の刷新を支えるエンジニアの成長戦略
https://www.persol-career.co.jp/recruit/career/hataraction/employee/masatoshi_yoshida/

＜パーソルキャリア エンジニアブログ：techtekt（テックテクト）＞
https://techtekt.persol-career.co.jp/

下記のような方を歓迎しております。

• 社会的意義の高い事業に、データやAIの活用を通じて貢献したい方
• 事業やプロダクトの課題を理解し、スピード感と優先順位を意識して開発・改善に取り組める方
• 自ら課題を捉え、周囲を巻き込みながら解決まで推進できる方
• データサイエンティスト、PdM、企画、開発組織などと連携しながら価値を形にできる方
• PoCで終わらせず、本番運用や継続改善までやり切りたい方
• 安定運用と新技術への挑戦をバランスよく進められる方

担当リクルーター：細井 花蓮
メール：karen.hosoi@persol.co.jp／電話番号：080-7324-3919

全国

〒 1060041
東京都港区一丁目3番1号麻布台ヒルズ 森JPタワー21階

■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

■裁量労働制：労働時間等に関する規定の適用を受けない勤務形態
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

フレックスタイム制度／専門業務型裁量労働制

■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

■裁量労働制：労働時間等に関する規定の適用を受けない勤務形態
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

フレックスタイム制度／専門業務型裁量労働制

6,000,000 ～ 12,000,000 円

試用期間の説明
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

給与形態
年俸

想定給与
500,700 ～ 1,000,700 円 (基本給： 405,700 円 ～)

固定残業
なし

※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

雇用形態：正社員（無期雇用）
※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）​

屋内全面禁煙

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)】

• 財形貯蓄制度
• 企業型確定拠出年金
• 長期所得補償保険
• 従業員持株制度
• 団体保険・団体扱い保険
• 福利厚生倶楽部（リロクラブとの提携）宿泊施設・レジャー施設・ショッピング・グルメ・エステ等各施設・サービスを特別優待価格にて利用可能
• 育児代行法人価格提供、家事育児代サービス補助
• TOEIC®優待試験
• インフルエンザ予防接種補助
• 独自健保：パーソルキャリア健康保険組合
• 通勤手当（会社の定める条件の範囲内で全額支給）

データ・テクノロジー(PE制度)

■パーソルキャリアでは、テクノロジー活用を進めている「人」や「組織」を紹介するtechtekt（テックテクト）を立ち上げました。
https://techtekt.persol-career.co.jp/

健康保険
有

厚生年金
有

雇用保険
有

労災保険
有

無

有

備考
ワークスタイルに準じたパターンを適用

無

無

有

備考
60歳

無

備考
確定拠出年金制度有