職種
機械学習エンジニア/テックリード年収
900万円 〜 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】
機械学習領域において技術面をリードしていただきたいです。
・機械学習（特にレコメンデーション）を用いたプロダクト体験の設計・実装
・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード
・機械学習基盤のアーキテクチャや運用面の改善（Training pipe
開発環境
・Python
・Vertex AI, Dataform, BigQuery, Spanner, Cloud Run
・Cloud Monitoring, Cloud Logging
・Terraform, Github Actions
・Looker Studio, Google Spread Sheets
・GitHub, Slack, Notion