115981

【フルリモート可】データエンジニア（リードクラス）／転職支援サービスを支えるAI・レコメンドプラットフォーム変革

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　サイエンスインフラグループ

■当社・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拡大しており、レコメンドやマッチング機能は、一人ひとりに最適な仕事との出会いを生み出す中核的な役割を担っています。
サイエンスインフラグループでは、こうしたレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用を担っています。
パーソルキャリアではこれまで、長年にわたりAI・機械学習領域における知見や技術資産を蓄積してきました。一方で、事業やサービスの拡大に伴い、基盤の可用性向上や運用効率化、データ品質の向上、MLOpsの高度化など、より高いレベルでの基盤整備が求められるフェーズに入っています。
また今後は、一部の専門家のみが活用できる仕組みではなく、さまざまなプロダクトや組織がAI・機械学習を安全かつ効率的に活用できるプラットフォームへと進化させていく必要があります。
そこで今回、レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進しながら、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担うエンジニアを募集します。

■本ポジションのミッション
転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。
現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。
単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。

■職務概要
本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。
短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。
中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。
また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。

■担当業務：ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。
＜機械学習基盤・プラットフォーム領域＞
機械学習基盤（AWS）の運用・保守および改善
共通コンポーネントの設計・開発・改善
監視・アラート基盤の整備・運用
SLI/SLOの設計・運用
可観測性向上に向けた監視基盤の改善
中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証
クラウド利用料を含むインフラコストの最適化

＜データエンジニアリング領域＞
データマートの要件定義、設計、開発、運用
ETL／ELTパイプラインの設計・開発・改善
dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発
データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善

＜データマネジメント領域＞
メタデータ管理の推進
データカタログの整備・運用
DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進

＜技術改善・技術戦略領域＞
生成AIを活用した開発プロセスの改善
新技術・新ツールの調査、検証、導入
開発生産性向上に向けた継続的な改善活動
将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討

■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
私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。
機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。
また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

■本ポジションの特徴・魅力

• 転職支援サービスの中核を担うレコメンド・マッチング基盤の進化に携われる

「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける」というサービスの根幹を支えながら、大規模サービスならではの課題解決やスケールへの挑戦ができます。

• AI／機械学習活用を支えるプラットフォームづくりに携われる

AI／機械学習を継続的かつ安全に活用するための基盤や仕組みづくりを通じて、事業全体のAI／機械学習活用を支える重要な役割を担うことができます。

• 変革フェーズならではの基盤刷新を経験できる

既存基盤の運用改善だけでなく、ワークフローエンジンのモダナイズやデータ基盤刷新、アーキテクチャ改善など、大規模な変革フェーズに主体的に関わることができます。

• 大きな裁量を持ち、主体的に課題解決を推進できる

課題発見から改善提案、設計、実装まで一貫して担当し、自らのアイデアや技術的な提案をサービスや基盤へ反映できる環境があります。

• インフラ・データ・MLOpsを横断した経験を積める

インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SREなど複数の専門領域を横断しながら経験を積むことができ、AI時代に求められる市場価値の高いスキルを身につけることが可能です。

■働き方
ライフステージや価値観に合わせて、自分らしい働き方を実現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、育児と仕事を両立している社員や副業に取り組む社員も在籍しています。
• 多くのメンバーがリモートワークを活用しており、遠方にお住まいの方はフルリモート勤務の相談も可能です。また、ワークスタイルに応じた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ことを推奨しており、研修受講や技術イベントへの登壇、副業などに積極的に取り組んでいる社員もいます。
• 自己研鑽を支援するため、書籍購入補助やオンライン学習コンテンツの提供など、継続的な学習を後押しする制度を整えています。

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

• SQLを用いた大規模データ処理の実務経験
• クラウド環境（AWS、Google Cloud、Azure等）での分析基盤・データ基盤の設計または運用経験
• データパイプライン、データマートの設計・構築経験

■歓迎条件：

• Databricksの利用経験または環境構築経験
• dbtを利用したデータモデリング経験
• データマネジメントやデータガバナンス推進経験
• DMBOKに関する知識または実践経験
• 機械学習基盤の構築・運用経験
• 機械学習エンジニアとしての実務経験
• MLOpsやSREに関する知識・実務経験
• データサイエンティスト、機械学習エンジニア、PdMと連携したプロダクト開発経験
• 技術リード、プロジェクトリード、組織づくりに携わった経験
• IT戦略立案や技術ロードマップ策定経験
• コスト最適化やクラウドアーキテクチャ改善の経験

■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

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：中村 夏月
メール：kazuki.nakamura1@persol.co.jp／電話番号：080-4741-1382

リードクラス1名（PE3）

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

■フレックスタイム制：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）

フレックスタイム制度

■フレックスタイム制：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）

フレックスタイム制度

6,000,000 ～ 8,600,000 円

試用期間の説明
試用期間：有（3か月間)※待遇等変化なし

給与形態
年俸

想定給与
500,700 ～ 717,400 円 (基本給： 405,700 円 ～)

固定残業
あり

想定残業時間
30 時間

固定残業代
95,000 円 ～

※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