【Enito】MLモデリングエンジニア（データサイエンティスト）／高難易度のマッチングアルゴリズムの刷新◆IPO準備中、フルリモート可能

以下のすべての経験・知見が求められます。

• PythonおよびSQLの基礎スキル
• 機械学習・最適化のコード実装経験（研究・インターン・個人プロジェクト等）
• 機械学習の基礎理論の理解
• 線形代数・微積分などの数学知識（概要を説明できるレベル）

• ユーザーファーストの思考:
  技術的な判断においても常にユーザー視点を持ち、ユーザー体験向上を最優先に考えて行動できることが求められます。
• ステークホルダーコミュニケーション力:
  ビジネス部門・開発部門など多様な関係者と積極的に連携し、組織内のハブとして機能できる対話・調整能力が重要です。
• 自律的な課題発見・解決力:
  不確実性の高い新規領域においても、受動的に待つのではなく自ら課題を見つけ、解決策を提案・実行できる主体性が必要です。
• 開発から運用・改善まで一貫した責任感:
  機能をリリースして終わりではなく、安定性・信頼性を重視しながらリリース後の運用・モニタリング・改善まで責任を持って取り組む姿勢が求められます。
• 新しい仕事を自ら創出する能力:
  既存の業務範囲に留まらず、組織全体のAI化に貢献できる新たな業務機会を自ら探索・提案できる能動的な姿勢が期待されます。

• レコメンド・マッチング系アルゴリズムの知識・実務経験:
  レコメンドエンジン・相互推薦・協調フィルタリング・Learning-to-Rank・リランキングなど、マッチング高度化に直結するアルゴリズムの知識や実務経験があると特に歓迎されます。
• 効果検証・因果推論の経験:
  A/Bテスト設計、因果推論、傾向スコアマッチングなどを用いた施策効果検証の経験は、プロダクト改善のサイクルを加速する上で高く評価されます。
• MLOpsツールを用いたモデル運用経験:
  SageMakerやCI/CDパイプラインなどのMLOpsツールを活用したモデルの本番運用経験があると、即戦力として期待されます。
• クラウドインフラ（AWS/GCP）の利用経験:
  特にSageMaker・BigQuery・S3などの利用経験があると、既存インフラとの連携や新規基盤構築においてスムーズに活躍できます。
• Coding Agentを用いた開発経験:
  CodexやClaude Codeなど最新のAIコーディングエージェントを活用した開発経験は、全社AI化推進の観点から特に歓迎されます。

• 高難度マッチングアルゴリズムの設計・実装スキル:
  相互推薦モデルやレコメンドエンジンなど、一般的なML案件では経験しにくい高難度アルゴリズムの実装・改善ノウハウを実務で習得できます。
• AI活用のフルサイクル経験（PoCから本番運用まで）:
  アイデア検証から本番デプロイ、モニタリング・改善まで全フェーズを担当することで、AI開発の上流から下流まで一貫したスキルセットが身につきます。
• 生成AI・AIエージェント開発の実践力:
  Slack Bot連携や生成AI APIを活用した社内業務効率化ツールの開発を通じて、実用的なAIエージェント開発の知見を蓄積できます。
• データ戦略・BIダッシュボード構築スキル:
  BIダッシュボードによる可視化やデータ品質管理のアップデートを担うことで、データマネジメントの実践的なスキルが身につきます。
• スタートアップでの事業推進・ステークホルダーマネジメント力:
  IPO準備中のグロースフェーズの組織でビジネス・開発双方と密に連携することで、事業成長を推進するコミュニケーション能力やプロジェクト推進力が鍛えられます。