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株式会社カウシェ

【ML Engineer / 正社員】累計700万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（7/22更新）

最終更新日:

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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
  • Python
  • Google Cloud
  • BigQuery
  • Dataform
  • GitHub Copilot

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
株式会社カウシェのAI情報をみる

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。

開発環境

## 開発環境・技術スタック

- データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio

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求人の特徴

利用技術

  • Python
  • Google Cloud
  • BigQuery
  • Dataform
  • GitHub Copilot
  • Vertex AI
  • Cursor
  • Claude Code
  • Codex
  • GitHub
  • Slack
  • Notion

趣向性

  • 法人顧客向けサービスの開発
  • 自社サービスの開発
  • 職場の一体感
  • 変化の早い業界・職場
  • これまでにない挑戦
  • 新しい取り組み・技術の活用
  • サービス企画・提案業務への参加
  • 最後までやり抜く責任感
  • 自ら主体的に取り組む姿勢
  • 部下・メンバーのサポート
  • 迅速な意思決定
  • 成果に対する意識
  • 継続的な改善活動
  • モバイル
  • テスト
  • ビッグデータ・データ解析
  • 機械学習
  • ゲーム
  • 開発の効率化・最適化
  • サービスの運用・保守
  • サービスの仕様策定・設計

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