職種
機械学習エンジニア年収
520万円 〜 1,270万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-12-02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, Claude, Gemini, CodeRabbit, Cursor, Devin, Perplexity, MCP
生成AI活用状況の詳細
開発組織だけでなく全社的に生成AIの活用に取り組んでおり、社員一人ひとりがAIを使いこなし、業務効率化や新たな価値を創造できる組織を目指しています。
それぞれのポジションや業務内容に応じて、 GitHub Copilot、Devin、Cursor、ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、複数のAIツールを適材適所で使い分けています。
AI活用に関する知見共有も活発に行っており、実践的なノウハウが組織全体に蓄積されています。
それぞれのポジションや業務内容に応じて、 GitHub Copilot、Devin、Cursor、ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、複数のAIツールを適材適所で使い分けています。
AI活用に関する知見共有も活発に行っており、実践的なノウハウが組織全体に蓄積されています。
仕事内容
■ 募集の背景
ウォンテッドリーのデータサイエンス組織は、「データの力で理想的なマッチングを」というミッションのもと、Wantedly Visit を中心に、人と企業の出会いを最適化してきました。多種多様な性質や嗜好を持つ個人と企業の間でいかにして理想的なマッチングを実現するか──その挑戦の中核を担うのが推薦システムです。
また、プロダクトや機能が拡張されるにつれて、社内外のさまざまなデータを活用できる機会は増えています。しかしその一方で、モデルやロジックを実際のプロダクトに落とし込み、改善サイクルを高速に回していくため
開発環境
■ 技術スタック
・バックエンド：Python, Go, gRPC, Redis, Elasticsearch
・データ処理・基盤：BigQuery, Looker, dbt
・インフラ：Docker, Kubernetes, AWS
・コミュニケーション：GitHub, Slack, Google Workspace, Miro
