【募集背景】 ECアプリにおけるレコメンド機能の開発・改善を担うポジションです。機械学習を活用する領域の拡大を想定しています。 【作業内容】 レコメンドモデルの設計、実装、チューニングを担当します。ユーザー行動等を活用した特徴量エンジニアリング、モデル評価設計、A/Bテストの設計・実施・効果検証を行います。CTR、CVR、LTV等の指標を踏まえたモデル改善、本番環境への実装・最適化、レコメンド特有の課題への対応を行います。PdM等と連携し、機械学習施策の技術的な意思決定を行います。 【求める人物像】 チームまたはプロジェクトをリードし、関係者と連携しながら機械学習施策を推進できる方を求めています。 【ポジションの魅力】 本番稼働中の機械学習モデルに対し、モデル設計・特徴量設計から実装、効果検証、継続的な改善まで一貫して担当できます。商品レコメンドに加え、UGCのパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなどへ対象領域を広げられます。 【開発環境】 Python、BigQuery、Dataform、Google Cloud、Vertex AI、Vertex AI Experiments、Cloud Spanner、Looker Studio、Two-Tower、LightGBMを使用します。
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, 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開発・運用経験, 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
2026年10月1日





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ココナラテック(旧:フリエン/furien)
運営会社:株式会社ココナラテック
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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はリモートワークや在宅のフリーランス案件を紹介してくれるの?
最近は在宅/リモートワーク可能な案件が増えており、フリーランスエージェントでもリモート/在宅案件を取り扱っております。ただ常駐案件が多いエージェントやリモート案件が多いエージェントなど、エージェントによって特徴がありますので、リモート案件に強いエージェントを選ぶのがおすすめです。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。フリーランスエージェントはエンジニア未経験の場合、フリーランス案件を紹介してくれるの?
正直なところ、エンジニア未経験の場合、独学でプログラミングを学習していたとしてもフリーランスとして案件に参画するのは難しい可能性が高いと言えるでしょう。まずは組織に所属し、エンジニアとしての実務経験を積んでからフリーランスとしての働き方を検討するのがおすすめです。フリーランスHubではエンジニア向けの記事を多数掲載しています。