機械学習エンジニア

仕事内容

【職務内容】 ## わたしたちについて ユーザーの人生に”くふう”を提供し、賢く・楽しく意思決定ができるようなサービスを開発し、やがて人々になくてはならないプロダクトとしてインフラ化していくことを目指しています。 シナジーを生むため、これまでバラバラに存在していたくふう トクバイ・くふう Zaim・くふう トリップなどの事業会社を、グループの中核を担う事業としてあらためてくふうカンパニーとして統合しました。 ## 募集背景 くふうカンパニーでは、商品を探す・選ぶ体験や、商品単位で買い物を記録する体験を充実させていきたいと考えています。その土台となるのが、チラシを個々の商品情報に分解・構造化する「チラシ解析AI」です。 解析の品質と安定性を高め、法人顧客の販促改善や、ユーザーへのより良い情報提供につなげるため、機械学習エンジニアを募集します。既存メンバーとともにチラシ解析AIを改善し、今後の新しいAI機能やデータ活用を支えていただくことを期待しています。 ## 業務概要 サービスで使われる機械学習・AI機能の開発・運用・改善を担います。まずはチラシ解析AIと処理パイプラインを担当し、商品情報の抽出・構造化の品質と安定性を高めていただきます。 ## 業務詳細 #### チラシ解析AIの運用・開発・改善 ・チラシを商品単位に分割し、商品名・価格・カテゴリなどを抽出・構造化する処理の改善 ・画像認識・OCR・機械学習・LLMなどを用いた手法の検証、選定、実装 ・実際の解析結果から誤りや取りこぼしを分析し、評価用データや指標を整備して品質を改善 #### 処理パイプラインの安定運用と効率化 ・解析処理の稼働状況や出力データの品質を確認し、不具合の調査・修正、再発防止を実施 ・処理時間・運用コスト・保守性を踏まえたパイプラインの改善と、手作業の自動化 ・モデルや処理を変更する際の検証、リリース、運用手順の整備 #### 商品情報の活用に向けた連携と技術的な推進 ・サービス開発やデータ活用の担当者と、商品選びや買い物の記録に必要な情報・品質を整理 ・データ基盤の担当者と連携し、解析結果をサービスや分析で使いやすい形で提供 ・担当領域の改善提案と優先順位づけ、設計の議論、コードレビュー、知見の共有 ## 将来のキャリア・役割の例 初期の担当業務に慣れた後は、本人の志向と事業課題を踏まえ、次のような方向への挑戦を相談していきます。 #### 新しいAI機能の開発 大量の商品情報から関心に合う情報を届ける推薦などに取り組みます。サービス開発のメンバーとユーザー体験や取得するログを設計し、実装・運用・効果検証・改善まで関わります。 ・事業企画と連携したデータ活用：商品情報を活用して法人顧客の販促を改善し、ユーザーにより良い情報を届けることを目指します。顧客の声や利用状況から必要な情報・品質を捉え、活用の提案、モデル改善、効果の確認につなげます。 ## 開発環境 【言語 / フレームワーク】 ・言語: Python / SQL ・ML/AI：Gemini Enterprise Agent Platform / PyTorch / Scikit-learn / LightGBM / Transformers ・実験管理：Weights & Biases（WandB） 【インフラ】 ・Google Cloud / AWS 【インフラ管理】 ・Terraform 【CI / CD】 ・Github Actions 【データ基盤 / 分析】 ・データウェアハウス：BigQuery ・ETL/ELTツール：Dataform / dbt ・BIツール：Lightdash / Data Studio ・ワークフローオーケストレーションツール：Prefect 【コミュニケーション / 情報管理】 ・Slack / GitHub / Notion 【AI・開発支援ツール】 ・Codex / Claude Code / Gemini CLI / Cursor / GitHub Copilot ※GitHub Copilot以外のツールは、AIエージェント費用補助制度を利用しており、個人ごとに使用しているツールは異なっています。 【応募資格（必須）】 ・Pythonを用いたシステムまたはデータ処理の開発・運用経験 ・機械学習またはLLMを用いた機能の開発・評価経験 ・SQLなどを用いてデータを抽出・加工し、課題の調査や改善効果の確認を行った経験 【応募資格（歓迎）】 ・画像認識・OCR・文書解析・マルチモーダルLLMなどを用いた情報抽出・構造化の経験 ・機械学習やLLMを活用した機能の本番運用、品質評価、監視、精度・速度・コストの改善経験 ・Google Cloudなどのクラウド上でのデータパイプラインやバッチ処理の開発・運用経験 ・評価用データの整備、アノテーションの設計、データ品質の改善経験 ・チーム開発における設計・コードレビューや、技術的な知見の共有経験 ・小売・購買・商品情報に関するデータの活用経験 ・推薦・パーソナライズ機能の開発や、ユーザー行動ログの設計・効果検証の経験 【求める人物像】 ・ユーザーや法人顧客の声、実際の利用状況などの一次情報から課題を理解し、技術を事業価値につなげたい方 ・実際のデータや運用上の課題に向き合い、継続的な改善を楽しめる方 ・新しい技術を自ら試し、効果を確かめながら取り入れられる方 ・自分の専門性を大切にしながら、必要に応じて周辺領域にも踏み込める方 ・チームと知見を共有し、周囲と協力しながらサービスやモデルをより良くしていきたい方 【賃金】 年収600万~900万円 -月給：500,000円～750,000円 固定残業代20時間分を含みます。 ※超過時別途支給あり （内訳） 基本給：432,400円～648,600円 固定残業代：67,600円～101,400円 【勤務時間】 ・フレックスタイム制（コアタイム10:00-15:00） ・所定労働時間　8時間（休憩60分） 【昇給・賞与】 ・昇給年1回（10月） 【諸手当】 ・通勤交通費（上限50,000円/月） 【休日・休暇】 ・有給休暇（入社半年経過までに10日付与、以降、毎年10日1日に勤続年数に応じて付与） ・入社時特別休暇（3日） ・特別休暇（慶弔、出産、看護、介護） 【福利厚生】 ・社会保険完備（健康保険（関東ITソフトウェア健康保険組合）・厚生年金保険・雇用保険・労災保険） ・健康診断 ・感染症予防接種 ・持株会制度 ・ジョブチャレンジ制度 ・社内サークル活動（フットサル部・ゴルフ部等） ・グループ内サービスの優待特典 【参考情報】 [note](https://note.com/kufu_ai/)

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