株式会社カウシェ
【ML Engineer / 正社員】累計600万DL・月20日以上訪問・1日平均38分滞在の高密度データを武器に、レコメンドエンジンの実装、進化をさせるMLエンジニアを募集
最終更新日:
企業情報をみる職種
機械学習エンジニア/テックリード年収
888万円 〜 1,800万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-09-21最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Cline, MCP
生成AI活用状況の詳細
レコメンデーションフィードなどのプロダクト体験への機械学習領域の技術投資に加え、業務や開発の効率向上のための生成AI活用も非常に活発に取組中。
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
仕事内容
【業務内容】
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検
開発環境
- データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio
- ML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)
- AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）
- その他: GitHub, Slack, Notion