機械学習エンジニア / AI領域（MLプラットフォーム）

ポジション概要

データ・AI領域の機械学習エンジニアとして、機械学習のモデル開発、およびシステム・プラットフォーム開発（バッチ処理による機械学習、オンライン機械学習、クライアント連合学習などの設計から構築）などをお任せします。革新的な機械学習技術の開発をリードできるポジションです。

主な業務内容

具体的には以下の業務を想定しています。

• リードエンジニアとしての技術選定や設計、開発メンバーの補助や円滑な進行の支援
• 個別の事業やサービス向け機械学習ソリューションの開発・実装、および性能改善
• 大規模データを用いた大規模分散処理をともなう汎用的な機械学習アーキテクチャやモデルの設計、開発、最適化
• 機械学習に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データ等の標準化と活用
• 事業横断的な機械学習プラットフォームの開発や設計
• ユーザー行動ログなどのテーブルデータと画像・テキストなどのメディアデータや、画像・言語モデルを組み合わせた機械学習・情報推薦エンジンの開発・実装
• プラットフォーム開発組織や事業組織との協業によるプロジェクトの推進やリード

※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

プロダクトを知る

参考記事

• TechVerse2025

• 推薦システムと、RayやDeepSpeedを用いたユーザー・アイテムの次世代の埋め込み表現

• Yamla: Rustでつくるリアルタイム性を追求した機械学習基盤

• ML Meetup #1 (2025) - 募集ポジションは、発表1,3,4に関連します。

• ML Tech Talk #1 を開催しました！（イベントレポート）

• Case-study-introduction-of-a-2-stage-system-for-stamp-sticker-recommendation/スタンプ・ステッカーレコメンドにおける2段階システム導入事例

• Sticker Recommendation Using Federated Learning/フェデレーテッドラーニングによるステッカーレコメンドの手法

複数サービスを支えるマルチテナント型Batch MLプラットフォーム（Speaker Deck）

社内データを活用した推薦タスク向け基盤モデル開発（Speaker Deck）

オンライン機械学習基盤の開発と活用実績（Speaker Deck）

組織や人を知る

• 膨大なデータを「事業価値」に変える。AI CBUリードが見据えるAI社会実装の最前線

  • 分析本部に関する情報をまとめたページです。プロジェクトや過去の登壇事例、実際に働く人のインタビューなどを紹介しています。

  • 分析本部関連リンク集- CDOへのインタビュー記事です。組織体制やこれまでの取り組み、生成AI時代におけるビジョンについて聞いています。

  • 「データの力で進化する」 CDO佐々木潔が語る生成AI時代のデータ戦略とガバナンス求める人物像

  • 革新的な機械学習技術の創造にチャレンジしたい方

  • 新しい技術を常にキャッチアップし、学び続けることができる方

  • 自律的な業務遂行ができる方

  • 事業やビジネス上の課題を機械学習技術で解決する事にやりがいを感じる方必要な経験/スキル

  • 機械学習、コンピュータサイエンス、数学の専門的な知識

  • 機械学習システムの設計と5年程度の開発経験

  • Python、Rustなどのプログラミング言語に精通していること

  • データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をTerabyte～Petabyte規模の大規模データで実施できるスキル

  • 分散処理システム（Apache Hadoop、Apache Spark、MPI等）の知識・経験（2年程度）あると望ましい経験/スキル

  • 大規模言語モデルやマルチモーダルなモデルの開発・運用を行った経験

  • 高QPS、低レイテンシの機械学習オンラインAPIの開発および運用経験

  • マイクロサービスアーキテクチャの設計と開発に関する経験

  • クライアントサイドの機械学習の設計・開発や運用経験

  • レコメンドシステムの設計と実装経験

  • 事業やビジネスを理解した上での分析・提案スキル開発環境

  • 開発言語：Python、SQL（Apache Spark）、Rust、Go（Golang）

  • OS：Linux

  • 機械学習ライブラリ：PyTorch、Burn

  • コンテナ：Docker、Kubernetes

  • 監視：Prometheus、Grafana、Sentry

  • CI/CD：Argo CD、GitHub Actions

  • データベース：Redis、MySQL、Apache Hadoop

  • その他ツール：Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira報酬

  想定年収：850万円〜1,800万円

  賃金形態：月給制（固定残業代含む）

  基準給与：567,000円〜1,200,000円

  （基準給与の内訳）

  ―基礎給与 ：439,000円〜934,000円

  ―固定時間外手当：127,000円〜267,000円

  ※時間外労働の有無に関わらず、35時間分の固定時間外手当を支給

  ※固定時間の超過分は、超過勤務手当を別途支給

  ※月給の各項目名はグレードにより異なります

  賞与：年2回を上限に、会社や所属部署の業績を踏まえて支給

  諸手当

  時間外手当、通勤手当 ※1、LINEヤフー Working Style手当 ※2、など

  ※1所属オフィスに出社した日数に応じて実費を支給。月額上限150,000円。

  ※2リモートワークにおいて働く環境を整備するための手当。月額11,000円。

  雇用形態・雇用期間

  正社員（雇用期間の定めなし、3ヶ月の試用期間あり）

  ※試用期間中の労働条件変更なし

  勤務地

  紀尾井町オフィス（東京都千代田区紀尾井町1-3 東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー）

  ※出社する際のオフィスは雇入れ直後は配属拠点となります。その後は会社の定めるすべての事業所に配置転換の可能性があります。

  ※車いすの方でも勤務が可能なオフィスです。

  ※受動喫煙対策の状況：屋内禁煙

  就業時間

  • フレックスタイム制：標準労働時間7時間45分（コアタイムなし）
  • 始業および終業の時刻は個人に委ねます。 但し、標準時間として始業時刻は9:30、終業時刻は18:15となります。- 育児・介護による時短勤務制度あり。※部署により通常勤務（9:30〜18:15）、シフト勤務あり。

  休日・休暇

  • 休日：完全週休2日制（土日 ※1）、国民の祝日、年末年始（12月29日から1月4日まで）
  • 休暇：有給休暇、特別有給休暇（慶弔、マタニティ、子の看護、介護、法定伝染病など）、ハッピーフライデー ※2、サバティカル休暇制度※1 部署により異なります。

  ※2 祝日が土曜日にあたった場合、前労働日を振り替え特別休日としています。

  福利厚生

  各種社会保険完備（健康保険、介護保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）、選択型確定拠出年金制度、総合福祉団体定期保険、長期所得補償制度、財形貯蓄制度、株式累積投資制度、定期健康診断・人間ドック二次検査の費用補助、社内マッサージ室、サークル、懇親会費補助など

  ※制度の適用には条件があります。詳細は、福利厚生 をご確認ください。

  人材育成・支援制度

  社員向け研修制度、語学研修、マネジメント研修、LINEヤフー Job Challenge、サバティカル休暇、社会人ドクター進学支援など

  ※制度の適用には条件があります。詳細は、人材育成・支援制度 をご確認ください。

  選考プロセス

  • Step1書類選考

  • Step2課題選考/適性検査

  • Step3面接（複数回）/コンプライアンスチェック・リファレンスチェック

  • Step4内定

  ※ただし、ポジションにより選考内容が変更となる可能性があります。

  応募

  応募フォームに必要事項をご入力のうえご応募ください。採用の適否を判断するために必要な個人情報を入力していただきます。これらは採用以外の目的には一切使用しません。なお、ご提出いただいた履歴書などは返却いたしません。あらかじめご了承ください。

  書類選考

  選考結果は合否にかかわらず2週間以内に、応募フォームに入力されたメールアドレスにご連絡いたします。ゴールデンウィークや年末年始等を挟む場合は、さらに1週間程度を要する場合があります。

  面接、適性検査、技術試験、コンプライアンスチェック・リファレンスチェック

  書類選考に合格された方には、ポジションにより実施内容が異なりますが、複数回の面接と適性検査/技術試験、コンプライアンスチェック・リファレンスチェックを実施いたします。

  選考結果は合否にかかわらず2週間以内に、応募フォームに入力されたメールアドレスにご連絡いたします。

  面接などのスケジュールによって変わりますが、順調に進んだ場合、応募から1カ月〜1カ月半程度で内定となります。なお、選考の内容や基準、結果の理由に関してのお問い合わせには、合否にかかわらず回答いたしかねます。