■案件の内容
個人間取引を支えるリユース系マーケットプレイスにおいて、膨大な商品群からユーザー一人ひとりに最適なアイテムを提案するパーソナライズ基盤の設計・開発を支援していただきます。
現在はルールベースの仕組みが中心ですが、蓄積された画像データや行動ログを活用し、レコメンド精度の向上によって事業成長を加速させる重要なフェーズです。

主な業務は、マルチモーダルな埋め込み技術を活用した類似商品推薦の実装や、検索・推薦アルゴリズムの選定、A/Bテストによる評価サイクルの構築です。
また、モデルの学習からデプロイ、モニタリングといった一連のMLパイプラインの整備も担当していただきます。

開発責任者やデータ基盤チームと連携しながら、ゼロに近い状態から推薦システムを形にしていくプロセスに携わることが可能です。
自身の技術的アウトカムが直接UXや事業KPIの向上に繋がる、非常にダイナミズムを感じられる環境です。

■求めるスキル：
・推薦システム（協調フィルタリング、コンテンツベース等）の設計・開発経験
・機械学習モデルの本番環境への導入および運用経験
・Pythonを用いた機械学習パイプラインの構築実務経験
・A/Bテストなどのオンライン評価手法の設計および実施経験

■歓迎スキル：
・ECやマーケットプレイスなど、一点物の商品を扱うサービスでの推薦開発経験
・画像・言語モデルや埋め込み技術を活用した推薦・検索機能の実装経験
・MLプラットフォーム（Vertex AI / SageMaker等）の活用経験
・ベクトルデータベースを用いた近傍探索の実装経験
・データエンジニアリング（BigQuery等）との協働経験

■開発環境（主な構成）：
言語：Python
技術要素：機械学習(推薦アルゴリズム/画像埋め込み)/マルチモーダルモデル
インフラ・ツール：GCP/AWS(MLプラットフォーム)/BigQuery 等
開発ツール：GitHub/Docker 等