機械学習エンジニア【食べログ】

年収

750万円〜1,200万円

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

フレックス出勤・時差出勤

技術試験なし

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求人情報

仕事内容

※現時点での想定業務であり、今後変更・追加の可能性があります。「食べログ」Web・アプリにおけるレコメンデーションなどの機械学習モデルの設計・開発・本番運用、および評価・改善サイクルの一連を担っていただきます。 ■おすすめ機能（レコメンデーションモデル）の開発・評価・本番運用ユーザーの好みや利用シーンに合わせて、ユーザーのお店探し体験（検索・予約・閲覧）を最適化する機械学習モデルの実装を行います。 ■ユーザー特徴量・店舗特徴量の設計・整備行動ログだけでなく、口コミのテキストや店舗の写真から「どんな雰囲気のお店か」「何が美味しいか」をAIで読み取って整理します。 ■プロダクト開発チームと連携した UX とモデル出力の設計モデル精度にとどまらず、UI上でどのようにおすすめを表示すればユーザーが喜ぶかを企画チームと一緒に設計します。 ■A/B テストによる効果検証と改善サイクルの運用 A/B テストを通じて継続的なモデルのブラッシュアップを行います。

必須条件

・レコメンデーションなど toC プロダクト向けのモデルを開発・本番投入し、改善サイクルを回した経験・Python および主要 ML フレームワークの実務スキル・SQL による大規模データからの特徴量生成経験・オフライン評価および A/B テストの設計・解釈の経験・生成AI / AIコーディングツールを活用した業務経験

求める人物像

・大規模 toC サービスでレコメンデーションを本番運用し、事業数値で評価される経験・口コミなどの非構造化データを LLM・マルチモーダルモデルで特徴量化する実践経験・プロダクト開発チームと一体で UX とモデルを設計する経験・特徴量基盤やパイプラインを含め、モデルを動かし続ける MLOps の経験

歓迎要件

・Two-tower、系列レコメンド、LTR等の実装経験・ANN / ベクトル検索の運用経験・LLM・マルチモーダルモデルを用いた非構造化データ（口コミテキスト、画像）からの特徴量抽出経験・MLOps 基盤の構築経験

想定年収

750万円〜1,200万円

賞与・昇給

賞与：1回（6月）昇給：1回

おすすめポイント

★有名toCサービスの開発参加『価格.com』『食べログ』『求人ボックス』『キナリノ』など、誰もが知る有名なtoC向けサービスの開発に携わることができます。広く認知されたサービスを手がけることにより、その成果と影響力を直接的に体感することが可能です。 ★大規模サービスの影響力ユーザー数が数千万人という大規模サービスを提供しているため、開発した機能が直接多くのユーザーに利用されます。これにより、社会への大きな影響を与え、ユーザーからのフィードバックを通じて価値提供の実感を得やすくなります。また、ユーザー数の多い大規模サービスの開発という市場価値の高い経験を積むことができます。 ★開発スキルの学習と成長 Webアプリケーションの開発において、特にRailsを使用した経験がなくても、学習意欲が高い方であれば積極的に採用を検討します。意欲的にスキルアップを図る環境が整っており、成長を望むエンジニアには適した職場です。 ★柔軟な働き方が実現可能出社日は月に１回とリモート比率が高く、コアタイム10時から15時のフレックス制度など、柔軟性の高い働き方ができる環境です。

ポジション

職種

・AI・機械学習エンジニア

配属先

部署の特徴・業務環境

データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、アナリティクスエンジニアなどで構成される、あわせて9名の組織です。プロダクト開発、事業企画、営業、開発など、食べログカンパニーの組織と幅広く関わることができるポジションです。 ▼このポジションの魅力国内最大級のサービス規模と、多角的なデータを扱う面白さがあります。食べログは、国内最大級の飲食店検索・予約サービスです。・月間利用者数：9,708万人（スマートフォン：8,039万人 / パソコン：1,669万人）・月間総PV：24億5,971万PV（2026年3月実績）本ポジションでは、膨大なアクセスログをはじめ、全国約90万店の店舗情報、9,784万件の口コミデータ（2026年10月現在）、さらには予約データや営業関連データまで、多種多様かつ大規模なデータを対象に業務を進めていただきます。 2026年10月に発足したデータ推進部において、これらの豊かなデータアセットを活用し、全社の意思決定の迅速化やプロダクトの利便性向上に直接貢献できることが、本ポジションの大きな魅力です。

雇用形態

正社員

雇用期間の定め

なし

試用期間

あり（3ヶ月）

勤務形態

フレックスタイム制

勤務形態補足

※管理監督者および裁量労働制となる場合は異なります。

就業時間補足

※業務の都合上、時間外労働が発生することがあります。 ※管理監督者および裁量労働制となる場合は異なります。 ※チームの状況や自分の仕事のペースに応じて、出勤・退勤時間を柔軟に変更することができます。

コアタイム

10:00〜15:00

予定勤務地

東京都渋谷区恵比寿南3-5-7デジタルゲートビル

勤務地補足

※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。 ※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。

福利厚生

保険

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

保険補足

社会保険完備（雇用・健康・労災・厚生年金）

健康・医療

人間ドック補助、受動喫煙防止措置

健康・医療補足

団体生命保険、無料人間ドック（定期健康診断）、EAPカウンセリングプログラム

受動喫煙防止措置

受動喫煙対策特記事項

屋内原則禁煙(喫煙室あり)

制度

財産形成

企業型確定拠出年金

財産形成補足

確定拠出年金制度

職場環境補足

{

休日・休暇

完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇、ボランティア休暇、慶弔休暇

休日・休暇補足

産前産後休暇、ボランティア休暇

育児・介護

介護休暇、育児のための時短勤務、産前産後休暇、看病休暇

育児・介護補足

育児休暇（最大で子供が3歳になる年の年度末まで取得可能）、育児短時間勤務（最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能。コアレスフレックスタイム制の選択可）、子供の看護休暇（年間10日とし、内5日は有給休暇。子が複数いる場合は年間20日とし、内10日は有給休暇）、看護休暇

諸手当

通勤手当、家族手当

諸手当補足

在宅勤務環境手当

その他

書籍購入補助制度

その他補足

社内部活動補助、慶弔見舞金、自己学習支援制度、勉強会の実施、技術書籍の購入、セミナー参加、社内外イベントの運営支援

選考情報

選考内容

選考情報

書類選考,面接

株式会社カカクコムの企業情報

企業について

弊社は「消費生活のあらゆるシーンで、選択をサポートするインターネット・メディア企業」になることを標榜し、様々なメディアを企画・開発・運営しています。【当社が企画・開発・運営しているメディア】・購買支援サイト「価格.com」・レストラン検索・予約サイト「食べログ」・求人情報の一括検索サイト「求人ボックス」・ライフスタイルメディア「キナリノ」・宿泊旅行の情報メディア「icotto」・不動産住宅情報サイト「スマイティ」・メンズファッションWebマガジン「TASCLAP」・写真共有サイト「PHOTOHITO」・旅行のクチコミと比較サイト「フォートラベル」

会社情報

企業名

株式会社カカクコム

企業理念

今の組織を世界に誇れるエンジニアリング組織に成長させ、より多くのユーザー・飲食店から愛されるサービスにする

Webサイト

https://corporate.kakaku.com/

設立年月日

1997年12月

本社所在地

〒150-0022 東京都渋谷区恵比寿南3丁目5番7号デジタルゲートビル

資本金

9億1600万円

上場

プライム

上場企業

育児支援制度

持ち株会制度

従業員1000名以上

育休取得

時短勤務

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データエンジニア【食べログ】

■必須条件

・クラウド DWH（BigQuery等）を中心としたデータ基盤の構築・運用経験・ELT / ETL パイプラインの設計・実装・運用経験（複数ソースからの取り込み、スケジューリング、障害対応）・Python および SQL の実務スキル・IaC、CI/CD、監視など、基盤をコードと仕組みで運用した経験・生成AI / AIコーディングツールを活用した業務経験

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・iOSアプリエンジニアとしての業務経験が5年以上(Swiftでの開発) ・Swift5以上での開発経験が3年以上（業務内外問わず）・iOSアプリ開発における技術選定・アーキテクチャ設計の経験・AIツール（GitHub Copilot, Claude Code 等）を業務で活用した経験

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・SREやインフラチームでのマネジメント経験・インフラ設計・構築・運用経験・IaCやCI/CDツールによる自動化環境での運用経験

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・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上) 　・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築　・機械学習モデルを利用したAPIの実装　・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装　・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験　・レコメンドシステム　・自然言語処理・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

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