【プロダクト開発】｜機械学習エンジニア｜エキスパート｜東京｜正社員

【テクノロジー戦略推進本部】機械学習エンジニア

仕事概要

【募集背景】
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し、M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。いままさに、個別最適から全社最適へ／経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。

当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。

【ご入社後に期待する成果】
～6か月後：特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。

～1年後：複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。

【期待役割】
・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。
・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。
・単なる「検証（PoC）」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。

【具体的なプロジェクト例】
現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。
・コールセンター業務のAI化（LLM / 音声認識等）
・数理最適化による訪問ルート最適化
・画像認識を用いた査定のAI化
・データ基盤・MLOps構築

【主な業務内容】
・ビジネスサイド（事業部等）の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案
・課題特性（自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など）に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計
・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発
・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善
・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善

【あなたに提供できる価値】
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会

【キャリアパス】
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI／データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者／プロダクト・事業統括ポジション

【プロダクト開発環境】
・開発言語：Golang, React.js(Next.js), TypeScript
・インフラ：GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker
・CI/CD：GItHub Actions
・テスト：MagicPod, Storybook
・バージョン管理：GitHub
・エラー管理：Sentry
・APM：NewRelic
・課題管理：Jira
・ドキュメント管理：Confluence
・その他：Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【選考プロセス】
（カジュアル面談）＞書類選考＞一次面接＞フォロー面談＞最終面接＞オファー面談

＜補足事項＞
基本的に面談・選考共にオンラインで実施しております。
※選考中に本社にお越しいただき、対面で面接を実施する可能性もございます。
カジュアル面談や現場メンバーとの面談、オフィス見学はご希望にあわせて調整致します。

必須スキル

【募集背景】
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し、M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。いままさに、個別最適から全社最適へ／経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。

当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。

【ご入社後に期待する成果】
～6か月後：特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。

～1年後：複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。

【期待役割】
・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。
・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。
・単なる「検証（PoC）」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。

【具体的なプロジェクト例】
現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。
・コールセンター業務のAI化（LLM / 音声認識等）
・数理最適化による訪問ルート最適化
・画像認識を用いた査定のAI化
・データ基盤・MLOps構築

【主な業務内容】
・ビジネスサイド（事業部等）の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案
・課題特性（自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など）に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計
・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発
・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善
・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善

【あなたに提供できる価値】
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会

【キャリアパス】
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI／データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者／プロダクト・事業統括ポジション

【プロダクト開発環境】
・開発言語：Golang, React.js(Next.js), TypeScript
・インフラ：GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker
・CI/CD：GItHub Actions
・テスト：MagicPod, Storybook
・バージョン管理：GitHub
・エラー管理：Sentry
・APM：NewRelic
・課題管理：Jira
・ドキュメント管理：Confluence
・その他：Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【選考プロセス】
（カジュアル面談）＞書類選考＞一次面接＞フォロー面談＞最終面接＞オファー面談

＜補足事項＞
基本的に面談・選考共にオンラインで実施しております。
※選考中に本社にお越しいただき、対面で面接を実施する可能性もございます。
カジュアル面談や現場メンバーとの面談、オフィス見学はご希望にあわせて調整致します。

歓迎スキル

・コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テーブルデータ、数理最適化など、特定領域における専門的な知識・実務経験
・生成AI（LLM等）を用いた業務・プロダクトの開発、およびRAG・プロンプト設計・ツール利用・評価設計などに関する知識・実務経験
・生成AIと従来の機械学習・数理的アプローチを組み合わせたシステムの設計・検証経験
・PdM・ソフトウェアエンジニア・事業部門など、異なる専門性を持つ関係者と協働し、AI・機械学習プロジェクトを推進した経験

求める人物像

・「課題」と「構造」を見る思考力
・テクノロジーを事業レバレッジとして捉えられる力
・チームや他部署と建設的に議論し、物事を前進させていけるコミュニケーション力
・開発組織作りへの興味関心
・未整備な環境をポジティブに楽しめる推進力

応募概要

給与

【給与(想定年収)】
804万 〜 1,500万円
（※想定年収は年収提示額を保証するものではありません）

【給与詳細】
・賃金形態：年俸制
・賃金の決定方法：当社規定により決定いたします
・月給：670,000円〜
・基本給：559,000円～
・固定残業代：25時間分、111,000円～（超過分は別途支給）

勤務地

【住所】
160-0004 東京都新宿区四谷4-28-8 PALTビル

【アクセス】
●東京メトロ丸の内線
・『新宿御苑前駅』から徒歩6分
・『四谷三丁目駅』から徒歩7分
●都営地下鉄新宿線
・『曙橋駅』から徒歩13分
※変更の範囲なし

雇用形態

正社員

勤務体系

【勤務時間】
10：00～19：00（休憩60分）

【働く環境】
ハイブリッドワーク
チームによって出社日や出社日数が異なります
個人の事情によって柔軟に対応可能です

【休日・休暇】
・年間休日：133日（完全週休二日制／土日祝）
※年間休日には、夏季・冬季等の休暇、労働基準法で取得が義務付けられた有給休暇5日を含むものとします。
・有給休暇
・夏季休暇
・年末年始休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・介護休暇
・結婚休暇
・慶弔休暇　など

試用期間

入社日より3ヶ月（試用期間中の労働条件変更等は無し）

福利厚生

・書籍購入補助
・資格取得費用補助
・勉強会、カンファレンス等の参加費用補助
・AWS/GCP学習費用補助
・リファラル採用制度
・交通費全額支給
・社用携帯・社用PC貸与
・リモートワーク制度
・リモートワーク環境補助
・ウォーターサーバー完備
・慶弔金（出産/死亡）
・健康診断費用全額補助
・インフルエンザ予防接種全額補助
・社内購入割引制度
・提携不動産会社紹介
・表彰式（年1回）
・歓迎会、社内イベント
・服装：自由
・リモート勤務：一部リモート勤務可
※労働条件詳細は面談（面接）にてお伝え致します。