【Python/ML/リモート併用】ECレコメンドモデル設計・実装MLエンジニア案件 | フリーランスエンジニア・クリエイターの求人・案件情報

【募集背景】 レコメンドモデルを中心としたML施策を通じてプロダクト体験と事業成長を加速させるため、モデル設計から実装・運用まで一気通貫で担えるMLエンジニアを募集しております。 【作業内容】 レコメンドモデル（Two-Tower、LightGBM等）の設計・実装・チューニングを行っていただきます。 特徴量エンジニアリングの実装やオフライン・オンライン評価指標の設計を担当していただきます。 A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCAを推進していただきます。 モデルのプロダクション化や基盤上への実装・最適化を行っていただきます。 ML施策に関する技術的意思決定を行い、PdMなど他職能メンバーと連携しながら開発を進めていただきます。 レコメンドアーキテクチャの進化やコールドスタート問題への対応、リアルタイム性向上などの課題に対して、実装レベルで解決策を設計・実装していただきます。 UGCのパーソナライズ、広告配信最適化、ダイナミックプライシングなど、新たなML活用領域に対してモデル設計・実装を行っていただきます。 【求める人物像】 「日常に楽しさを」「新しい生活圏のカタチをつくる」といったミッションに共感し、変化の大きい環境で挑戦したいと考えている方を求めております。 EC体験の可能性に関心を持ち、ソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方に参画していただきたいです。 事業インパクトを意識しながら、データとモデルを用いて課題解決を進める姿勢をお持ちの方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 実装したモデルの改善が売上や滞在時間、継続率などのKPIに直接反映される環境で開発していただけます。 既に本番稼働しているレコメンドエンジンの次世代アーキテクチャを、自身の技術判断で設計・検証できる裁量があります。 高頻度かつ高密度な行動ログを活用し、精度の高いモデル設計と実験を行うことができます。 レコメンドにとどまらず、UGCパーソナライズや広告配信最適化など、幅広いML活用領域に関わりながらキャリアを広げていただけます。 AIツールを前提とした開発スタイルの中で、少人数でもスピードと品質を両立する経験を積んでいただけます。 【開発環境】 データ基盤・分析にはBigQuery、Dataform、Python、Looker Studioを利用しております。 ML基盤としてGoogle CloudのVertex AIやCloud Spannerなどを利用しております。 AI/LLMツールとしてClaude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilotなどを活用しております。 その他のツールとしてGitHub、Slack、Notionなどを利用しております。

・平日日中の週4以上の稼働が可能な方 ・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標としての改善ロードマップ策定および実行経験 ・上記ビジネス指標改善に向けたモデル開発および各種実装経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 ・MAUが数十万以上、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量のサービスでのレコメンド開発経験 ・レコメンデーション分野におけるモデル実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 ・CF（Collaborative Filtering）、MF（Matrix Factorization）、DNN（Deep Neural Network）、Transformer系（BERTなど）、Two-Tower、Wide & Deep、GNN（グラフニューラルネット）、DeepFM いずれかの実務経験

・ECやソーシャルメディア領域でのレコメンド実務経験 ・リアルタイム推論環境の開発・運用経験 ・データエンジニアリング・インフラ構築の知見（AWS、GCP、Databricks、BigQueryなど） ・MLプロジェクトにおけるビジネスサイド・プロダクトサイドとの協業経験

2026年6月11日