■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（言語不問） ・Claude Code等、AIを使った開発経験

■必須条件

●Python（Django、Flask、FastAPI）やJavaScript/TypeScript（React、Next.js）などを用いたWebアプリケーション開発経験（実務3年以上目安） ●アジャイル開発でのチーム開発経験

■必須条件

・複雑な課題に対する技術リード経験：データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） ・開発・分析基盤の習熟：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・機械学習・統計学の知識：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ・モデルやAI機能の実装・運用経験：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 ・ML/LLM基盤近接領域での設計・改善経験：Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験 ・エンドツーエンドの運用設計能力：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 ・四半期単位の技術テーマ推進経験：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験 ◆ドメイン経験（いずれか1つ以上） ●マッチング・検索・ランキング機能の実装・改善をリードした経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験 ●Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 求めるスタンス ●技術と事業の両方を見ながら前進できる方：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●不確実性の高い課題を構造化して進められる方：誤検知・見逃し、コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●複数の関係者と協業しながらやり切れる方：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方 ●重要テーマを自律的にリードできる方：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方

■必須条件

Webアプリケーション・APIの開発経験 5年以上 Pythonの実務経験 2年以上 AWS / GCP などクラウドインフラを利用した経験 GitHub を使ったチーム開発経験 Docker を用いたアプリケーション開発経験 ユニットテストの実装・運用経験 要件が曖昧な状況でも自ら調査・整理して設計を進められること

■必須条件

技術・開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験5年以上（統計学・機械学習を用いたソフトウェア開発の実務経験必須） ・最低限の統計学・機械学習の基礎理解 ・新規技術のサーベイ・キャッチアップスキル ソフトスキル ・課題解決におけるリーダーシップを発揮できる人 ・新しいアイデアを考えたりするのが好きな人 ・課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な人 ・具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る人

■必須条件

ハードスキル ・高度な技術的リーダーシップ ：機械学習・データ分析を用いた複雑なビジネス課題において、技術選定から実装、本番運用までの全工程をリードし、成果を創出した実務経験（5年以上） ・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する深い理解 ・スケーラブルなインフラ運用の知見 ：クラウド（Google Cloud/AWS等）において求められるサービス要件の特性を理解した上での、高可用かつコスト効率の良いインフラ構成を検討・推進できる能力 ・戦略的データセットエンジニアリング ：データの枯渇や品質劣化を防ぐため、戦略的なデータキュレーション、高品質なアノテーションプロセスの構築、および検証済みの合成データ生成パイプラインを指揮・遂行できる能力 ・実験・評価プロセスの標準化 ：チーム全体が再現性を保ち、迅速に改善を回せるよう、実験管理の仕組みや、AI評価（AI as a Judge）を含む多角的な評価メトリクスの標準化を導入した経験 ・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 ・MLOps/AIインフラの知識 ：モデルの学習・評価・デプロイを自動化するパイプラインの構築経験 ・エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 ソフトスキル ・不確実性下での戦略的合意形成 ：安全性基準が曖昧な領域において、法的・倫理的リスクとプロダクト価値のトレードオフを論理的に整理し、経営層や他部門のステークホルダーと高度な合意形成ができる能力 ・技術的なメンタリング ：コード・設計レビューや勉強会を通じて、チーム全体のエンジニアリング品質を底上げし、シニアレベルの後進を育成できる能力 ・Timeeのミッションへの強いコミットメント ：社会的責任の極めて大きい「プラットフォームの信頼性」を守り抜くというミッションに対し、技術的な卓越性をもって誠実に向き合える方

■必須条件

*必須経験・スキル* ●*データ活用による課題解決経験* ：データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験 ●*開発・分析基盤の習熟* ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ●*機械学習・統計学の知識* ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ●*モデルやAI機能の実装・運用経験* ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 *ドメイン経験（いずれか1つ以上）* ●*マッチング・検索・ランキング機能の実装経験 ：* マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験 ●*Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：* 安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●*リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：* 構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●*基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：* コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 ** *求めるスタンス* ●*技術と事業の両方を見ながら前進できる方* ：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●*不確実性の高い課題を構造化して進められる方* ：誤検知・見逃し、コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●*複数の関係者と協業しながらやり切れる方* ：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方

■必須条件

以下の全てを満たすこと。 ＜経験＞ 5年以上のインフラエンジニアリングまたはSREの実務経験 Google Cloud（GCP）を用いたインフラ設計・構築・運用の実務経験 本番環境のシステム信頼性向上に取り組んだ経験（SLI/SLO設計、障害対応、キャパシティプランニング等） ＜スキル＞ クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の知見（コンテナ、サーバーレス、マイクロサービス等） CI/CDパイプラインの構築・運用経験 Infrastructure as Code（Terraform等）の実務経験 IAM設計を含むセキュリティエンジニアリングの知見 GitHubを用いたチーム開発経験

■必須条件

・Python によるバックエンド / API 開発経験（FastAPI 等） ・LLMを活用した機能開発経験、または生成AI関連プロジェクトの実務経験 ・RAG またはエージェント機能の設計・実装経験 ・曖昧な要件を整理し、プロトタイプの企画・設計・実装・改善を回した経験 ・Git / GitHub を用いたチーム開発経験、Docker利用経験

■必須条件

・自然言語処理に関する専門知または実務経験 ・機械学習に関する専門知識または実務経験

■必須条件

◆ハードスキル ●Pythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験（5年以上） ●Gitを用いたチーム開発の経験 ●GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験 ●Terraform等のIaCを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験 ●Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験（直近含め5年以上） ●Docker/Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験 ●商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験 ●監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応、インシデント対応など、本番運用を前提としたシステム運用設計の経験 ●VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験 ●Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの設計・運用経験 ●保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善方針をリードできること ●既存基盤の制約や組織ケイパビリティを踏まえ、短期の事業要請と中長期の基盤整備のトレードオフを判断できること ◆ソフトスキル ●当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ●当社のバリューにフィットしている方 ●業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ●曖昧な課題を構造化し、技術・運用・組織の論点を整理しながら前に進められる方 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア、SRE、セキュリティ担当など、複数職種・複数チームと連携しながら横断的に業務を推進できる方 ●利用者視点で、基盤・開発環境・ドキュメント・運用フローをより使いやすく改善し、標準化・セルフサービス化をリードできる方 ●社内ライブラリ、テンプレート、開発者向けドキュメント、オンボーディング資料などを整備し、開発者体験を改善できる方 ●技術方針、優先順位、責務分界について、関係者と合意形成しながら意思決定できる方 ●小規模チームまたは横断プロジェクトにおいて、技術リード、設計レビュー、タスク分解、リリース推進を担える方 ●ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を整備し、技術的意思決定や運用知見を組織に残せる方 ●自身で手を動かすだけでなく、レビュー、メンタリング、ナレッジ共有を通じてチーム全体の技術力・運用品質を引き上げられる方 ●ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方

■必須条件

●Pythonなどを使った分析・モデル作成・可視化の実務経験5年以上 ●機械学習・データ分析に関する知見と実務経験5年以上 ●機械学習のアルゴリズム等を独力で実装した経験 ●データアノテーションや評価手法などの知見と経験 ●事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること