【Enito】AIアプリケーションエンジニア（MLエンジニア）／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。

• Webアプリケーション開発実務経験（3年以上）
• APIを活用したアプリケーション開発経験
• データパイプラインの設計・運用に関する基礎知識
• 機械学習の基礎理論（教師あり学習・教師なし学習等）の理解
• 線形代数・微積分等の数学知識（概要を説明できるレベル）

• ユーザーファースト思考:
  ユーザーの体験・課題を起点に物事を考え、プロダクト品質や社会的価値を念頭に行動できる姿勢が求められます。
• 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、自らアンテナを張って課題を発見し、解決策をスピーディーに推進できる自律的な行動力が必要です。
• ステークホルダーコミュニケーション力:
  ビジネス・開発の両サイドと密にコミュニケーションを取り、組織内のハブとして関係者をつなぎながらAI開発プロジェクトを推進できる能力が求められます。
• 開発〜運用までの当事者意識:
  リリースして終わりではなく、システムの安定稼働・信頼性を意識し、開発・運用・改善の全フェーズにオーナーシップを持って従事できる姿勢が重要です。
• 変化対応力・学習意欲:
  AI・機械学習領域は技術進化が速いため、最新技術を継続的にキャッチアップし、新しい仕事を自ら見つけ出していける積極的な姿勢が歓迎されます。

• SQLおよびPythonでのプロダクト開発経験:
  データ処理・モデル開発の基盤となるSQL・Pythonを用いた実務レベルのプロダクト開発経験があると、即戦力として活躍できます。
• Coding Agent（Codex/Claude Code等）を用いた開発経験:
  生成AIを活用した開発効率化の経験は、全社AI化を推進するこのポジションで特に歓迎されます。
• BIダッシュボード設計・構築経験:
  データの可視化業務を担うため、TableauやLooker等を用いたBIダッシュボードの設計・構築経験があると業務にすぐ活かせます。
• GCP / AWSなどクラウド環境でのデータ基盤構築経験:
  クラウドを活用したデータパイプラインやMLOps基盤の構築経験は、スケーラブルなシステム開発に直結します。
• Slack Botや社内ツール開発経験:
  社内業務効率化ツールの開発が業務の一部であるため、Slack Bot等の内製ツール開発経験は実務にそのまま活かせます。

• 推薦システム・マッチングアルゴリズムの実装スキル:
  2,000万人超のユーザーデータを活用した相互推薦モデルやレコメンドエンジンの開発を通じ、実ビジネスで機能する推薦システムの設計・実装ノウハウを習得できます。
• 生成AI・LLMを活用したアプリケーション開発スキル:
  生成AIのAPI統合やCoding Agentを活用した社内ツール開発を通じ、LLMを実務に組み込む実践的な技術スタックを身につけられます。
• MLOpsおよびデータパイプライン設計・運用スキル:
  PoC段階から本番運用・モニタリングまでを一貫して担当することで、機械学習システムの運用全体を見通したMLOpsの実践的な知識が得られます。
• クロスファンクショナルなプロジェクト推進力:
  ビジネスサイドと開発サイドの双方と密に連携しながらAI開発を推進する経験を通じ、技術とビジネスを橋渡しするコミュニケーション・プロジェクト管理スキルが磨かれます。
• データ品質管理・BIダッシュボード構築スキル:
  データ品質管理のアップデートやBIダッシュボードによる可視化業務を担うことで、データエンジニアリング領域の幅広い実務スキルが習得できます。