【機械学習/Python】レコメンドシステム開発案件

マッチングサービス運営企業向けのレコメンドシステム（会員へのおすすめ相手の表示）を中心に担当していただきます。 既存モデルの精度改善と、おすすめを表示する画面の拡大(新レコメンドモデル開発を含む)を行います。 A/B テストで効果を確かめながら、改善を繰り返していく段階です。 レコメンド以外の機械学習・データ分析案件（予測、スコアリング、マーケティング分析など）も担当していただきます。 参画初期は前任者と並走して引き継ぎ、その後は担当者として機械学習モデルの設計・改善から、API・インフラを含む本番運用までを担っていただきます。

機械学習の実務経験（目安3年以上） 統計の基礎知識（仮説検定・サンプリング等を A/B テストの評価に自分で使うことができる） モデルを比較検討し、選定理由と改善案を自分で説明できること Python でのアプリケーション／API 開発経験 クラウド（AWS 推奨）・インフラを含め、システムを一通り自分で扱える経験 Claude Code 等を利用した AI 駆動開発の経験 Git を用いたチーム開発、コードレビューの経験

レコメンドシステム・検索エンジンの構築・改善経験 レコメンドの本番運用で、精度と応答速度を両立させた経験 負荷試験を実施した経験 マッチングサービス・EC・メディア等、会員行動データを扱った経験 Terraform 等による IaC、CI/CD の構築経験 dbt / BigQuery / Athena 等によるデータ基盤の構築・運用経験 クライアントに分析結果や施策の効果を説明した経験 複数のプロジェクトを並行して担当した経験

WEBサービス

当面はレコメンド案件が中心（目安7割）で、残りの稼働でその他の案件に参画していただく想定です。参画初期は前任者と並走して引き継ぎ、その後は担当者として機械学習モデルの設計・改善から、API・インフラを含む本番運用までを担っていただきます。

Python（uv / pytest / ruff / mypy） 推薦モデル：LightFM ほか Claude Code を前提とした AI 駆動開発 AWS（S3 / Glue / Lambda / Kinesis / DynamoDB / SageMaker / ECS / Step Functions / Athena / QuickSight） dbt（dbt-athena）、BigQuery Terraform GitHub Actions（CI・品質ゲート）

140時間〜180時間

2026/11

フルタイム

140〜180時間／月

フルリモート

1回

オンライン

なし

なし

2026/10/17 00:00:37