AIプラットフォームエンジニア

700万円〜1,200万円

東京都

■ミッション
noteには、6,000万件を超えるコンテンツと多様なユーザーデータがあります。
ミッションは、これらのデータを活かし、「最適な創作と読者を結びつける推薦基盤」を発展させることです。
機械学習をベースに、大規模言語モデル（LLM）やベクトル検索など、生成AI周辺の技術も取り入れます。
これにより、クリエイターの集客とユーザーの利用体験の向上を同時に、かつ最大限に実現します。

具体的な業務イメージ
・おすすめ機能や検索機能の要件定義、目標指標の設計、技術の選定。
・ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴を抽出するデータ処理の仕組みを設計、運用。
・LLMや埋め込み（Embeddings）技術を使い、コンテンツの理解や、検索の基盤を設計、運用。
・推論パイプラインや、LLM/機械学習モデルの開発・運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、より良い状態にする。

【プロジェクト例】
・ユーザーの行動とコンテンツ情報に基づいた推薦エンジンの開発と改善。
・コンテンツを適切に分類する仕組みの開発と改善。
・記事評価機能の開発と改善。その運用をチームで支援。
・信頼性・安全性を高めるためのフィルタリング。具体的には、悪意ある行動を検知し、LLMで判断する機能です。
・古くなった機械学習基盤を最新の技術に更新し、性能と費用の改善。
・新規事業における検索・おすすめの仕組みの企画、開発、改善。

【ポジションの魅力】
・多様なコンテンツとコミュニティから生まれる、ユニークなデータを扱って開発ができます。
・国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、運用経験を積むことができます。
・LLMを推薦に活かす、実践的な知見を蓄積できます。
・最新のAI技術を積極的に取り入れ、発信することが奨励される文化があります。
・技術選定や開発計画（ロードマップ）の決定に大きな裁量を持ちます。基盤構築の核として活躍できるポジションです。

■開発環境について
【プログラミング言語とフレームワーク】
機械学習システムの開発は言語として主にPythonを使用しています。
ライブラリに関してはタスクに応じて適切に選択できますが、Databricks上で実行できることを前提にしています。
システム間通信のためのスキーマ言語としては、Protocol Bufferを採用しています。

【開発環境】
Jupyter Notebook on Databricksを利用しています。
Pythonプロジェクトとしてパッケージする時にはrye(uv backend)を利用しています。
AIコーディングエージェントはいずれかから利用可能です。
Claude Code
Cursor
Codex

【データ処理基盤】
SnowflakeかDatabricksのSparkを利用して、大規模データの処理をしています。
Snowflakeがnoteのデータ基盤なので、noteのデータを利用する際にはこちらを利用しています。
DatabricksはAI・ML基盤として利用していて、Snowflakeのデータを一部コピーして訓練・推論をする時に利用しています。

【マネージドクラウドサービス】
Databricks on AWS
Qdrant
■その他社内で使われている技術スタック
開発言語: Ruby、Python、Go、JavaScript、TypeScriptなど
フレームワーク: Ruby on Rails、Nuxt.js、Next.js、など
データベース: MySQL、Redis、DynamoDBなど
CI/CD: Circle CI、GitHub Actions、Cloud Buildなど
DWH: Snowflake, Databricks

note株式会社

東京都千代田区麹町6-6-2番町麹町ビルディング

正社員

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・年末年始,慶弔休暇,生理休暇,裁判員休暇,産前産後休暇,子の看護休暇,育児･介護休業,シックリーブ/大切な人のケア休暇 ・年次有給休暇 ※入社日に付与します(その後1年毎に勤続年数に応じた日数を付与)

2026/02/26