・機械学習(ML)を用いたレコメンドエンジンの開発・改善に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - レコメンドモデルの設計、実装、チューニング - ユーザー行動等を活用した特徴量エンジニアリング - オフライン/オンラインでのモデル設計 - A/Bテストの設計、実施、効果検証 - CTR、CVR、LTV等の指標を踏まえたモデル改善 - 機械学習モデルの本番環境への実装、最適化 - コールドスタートやリアルタイム性など、レコメンド特有の課題への対応 - PdM等と連携した機械学習施策の技術的な意思決定
・レコメンド機能の開発・運用経験(直近5年で2年以上目安) ・MAU数十万以上、または同等規模のサービスでの開発経験 ・モデル開発から本番導入、運用・改善、効果検証まで一貫して携わった経験 ・CTR、CVR、LTV等のKPI改善を目的とした機械学習施策の推進経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験、およびCF、MF、DNN、Transformer、Two-Tower、Wide & Deep、GNN、DeepFM等を用いたレコメンド開発経験
・EC、SNSでのレコメンド開発経験 ・リアルタイム推論の経験 ・GCP、AWS、BigQuery等を用いたデータ・機械学習基盤の知見 ・PdMやビジネス担当と連携した機械学習施策の推進経験
15日
140〜180時間
2回
2026年9月30日





レバテックでの実績がある企業の案件でございます。 データサイエンティストの経験を活かすことができます。 複数案件を保有している企業ですので、 ご経験と実績に応じて別案件のご提案も差し上げる場合がございます。 新しいアイディアや技術を積極的に導入し、 経験豊富なメンバーと成長が出来る環境でございます。 スキルアップされたい方、長期的に参画されたい方にオススメの案件です。 基本的には一部リモート作業を見込んでおります。
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フリーランスとして働くことは企業に雇用されて働く場合と違い、決められた給与が無い厳しい世界ではありますが、自身の強みやスキルを活かしながら自由度の高い働き方をしたり、スキル次第では高単価を受け取ることができます。フリーランスHubではこれからフリーランスになることを検討されている方向けに情報発信を行っています。フリーランスの将来性やニーズ
フリーランスは契約期間が定まっているため、企業は経営や事業の状況に合わせて必要な人材配置を実施できるため、今後の流動的な事業環境においても需要が高まると予想されています。業務委託契約でフリーランスを受け入れる企業は増加しており、今後もニーズが高まる傾向にあります。フリーランスエージェント担当者との面談のコツ
エージェント担当者とのカウンセリング面談の際には、希望の単価や稼働可能な日数、勤務形態などを伝えましょう。正しく希望を伝えることで、お客様の希望に合った案件の紹介可能性が高まります。フリーランスHubでは、各エージェントのサービス内容やその比較をサイト内で行うことができます。