掲載終了7ヶ月前

【Python/機械学習/フルリモート】ソーシャルECアプリのレコメンド基盤開発リード

950,000〜1,150,000/月

作業内容

ソーシャルコマースアプリにおけるレコメンド領域のML基盤構築・改善をリードいただきます。 - レコメンド向けML基盤の設計・構築（Training／Serving／Monitoring） - レコメンド／ランキング／パーソナライズなどの機械学習モデルを活用したプロダクト開発 - ロードマップ策定、技術選定、開発推進 - 特徴量設計、前処理、MLOps、実運用と継続的改善 - 実験管理・運用フローの自動化 - リアルタイム推論の性能最適化 - 関連プロダクトの品質改善や技術課題の解消勤務地はフルリモート（渋谷オフィスあり）、長期参画を予定しています。

必須スキル

以下のいずれも満たす方： - レコメンド領域でのプロダクト開発経験（直近5年で通算2年以上） - MAU数十万規模以上、または同等トラフィック環境でのML開発経験 - 特徴量エンジニアリング～前処理～モデル実装～MLOps～モニタリングまでの一連の経験 - レコメンド手法（CF／MF／DNN／Transformer／Two-Tower／Wide&Deep／GNN など）の実務経験 - CTR／CVR／LTV などのビジネスKPI改善に向けたロードマップ策定・実行経験 - プロジェクトまたはチームのリード経験 - 平日週4～5日での稼働が可能な方

歓迎スキル

歓迎要件： - ECまたはSNS領域でのレコメンド開発経験 - リアルタイム推論基盤の設計・構築経験 - データエンジニアリング／インフラの知見（AWS／GCP／Databricks） - ビジネスサイドやPdMとの協働経験

稼働条件

週4日,週5日 / フルリモート

面談回数

1回

契約形態

業務委託(フリーランス)

開発環境

開発環境（想定）： - 言語／フレームワーク：Python（PyTorch／TensorFlow いずれか）、Faiss、scikit-learn - MLOps：Feature Store、MLflow などの実験管理、CI/CD、監視基盤 - インフラ：AWS または GCP（Databricks 使用経験があると尚可） - データ基盤：BigQuery／Redshift／Spark／Kafka 等（リアルタイム推論向け） - 監視：Prometheus／Grafana など ※実際の環境は面談時に確認となります。

作業時間

確認中（コアタイム等は面談時に要確認）

精算基準時間

140~180時間 (上下割)

募集回数

1回

募集背景

ソーシャルEC事業の拡大に伴い、レコメンド領域のML基盤強化と高速な仮説検証体制の構築が急務となっているため、リード人材を増員募集します。担当工程企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析募集人数 1人チーム規模 6-10名平均稼働時間目安140～180時間／月（精算幅に準拠）現場の雰囲気プロダクト志向が強く、データドリブンな意思決定を重視するチーム。技術選定は合理性とスピードを両立。案件担当のコメント週4日稼働から相談可能なレコメンド基盤リード案件です。KPIドリブンで仮説検証を回せる方、リアルタイム推論やMLOpsの深い知見をお持ちの方に特にマッチします。尚可要件が強い場合は単価上振れもご相談ください。