機械学習エンジニア

募集背景 当社は、2020年のLINE株式会社との資本業務提携による大型の資金調達を皮切りに、コロナ禍による非対面の流れの追い風もあり、MAU約800万人、加盟店10万店超と事業規模を拡大させてきました。 現在、「再成長フェーズ」と位置付け、さらなるフードデリバリーの基盤強化を行いながら市場・トップラインの成長を追求し、クイックコマースプラットフォームとして、フードデリバリーサービスからライフインフラへ、大きな変革期を迎えています。 "レガシー脱却、更なる拡張性の高いシステムへ" 事業の急拡大に伴い、配送効率の向上、販促コストの最適化、ユーザー体験のパーソナライズが経営上の最優先事項となっています。

データサイエンスを駆使して、複雑なビジネス課題を解決し、実世界のオペレーションを最適化する「攻め」のエンジニアを募集します。 仕事内容 プロダクトの成長を牽引する、以下の4つの主要ドメインにおけるMLモデルの設計・開発・運用を担当します。 クーポン配布の最適化（Uplift Modeling） ユーザーごとの反応率を予測し、ROI（投資対効果）を最大化するパーソナライズされたクーポン配布戦略の構築。

配達報酬の最適化（ダイナミック価格設定） エリアごとの需給バランスに基づき、配達員への報酬をリアルタイムに最適化するアルゴリズムの開発。 レコメンドエンジンの開発・改善 数万件の加盟店の中から、時間・場所・嗜好に合わせた最適な店舗・メニューの提案ロジックの実装。 マーケティング施策の最適化（LTV/離脱予測） ユーザーのLTV予測や離脱予兆検知モデルを構築し、マーケティングオートメーション（MA）と連携した施策実行。

※業務の変更の範囲：会社の定めるすべての業務（在籍出向を含む） ＜代表取締役／矢野インタビュー記事＞ 「デリバリーこそ、テックジャイアントに勝てる領域だ」出前館の新代表・矢野氏が語る、業界No.1を狙う経営哲学 ＜取締役／経営企画本部 本部長 安岡インタビュー＞

デリバリー大戦争

「5円の攻防」に賭けた出前館の逆襲──黒船襲来で大混戦のなかV字回復なるか！？ 経験・スキル 機械学習、統計学、または数学に関する専門的知識。 Pythonを用いた機械学習モデルの実装・評価経験（実務3年以上）。 SQLを用いた大規模データ（BigQuery等）の抽出・加工・分析経験。 ビジネスサイドと協力し、課題定義から実装・効果検証までを主導した経験。 ＜歓迎スキル＞ 経済学（因果推論、メカニズムデザイン）の知見を用いた最適化経験。 組合せ最適化、強化学習、またはバンディットアルゴリズムの実務適用経験。 MLOps（Vertex AI / SageMaker等）を用いたモデルの安定運用経験。 大規模トラフィックが発生するシステムでのバックエンド開発経験。 使用するテクノロジー・ツール 言語: Python, SQL ML基盤: GCP (BigQuery, Vertex AI), AWS (SageMaker) ライブラリ: Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch/TensorFlow ワークフロー: Airflow, Kubeflow, GitHub, Docker 求める人物像 技術スキルと同等に、以下のマインドセットを重視します。 ビジネス・トランスレーターとしての能力 業務部門（マーケ、営業、オペレーション等）と密にコミュニケーションを取り、抽象的なビジネスニーズを、機械学習で解くべき具体的な技術課題へと構造化・定義できること。 現場・実数値へのこだわり モデルの精度（AUC等）の向上のみを目的とせず、それが「実際の注文数」や「配送コスト」にどう寄与したかというビジネス成果（KPI）に責任を持てること。 仮説検証のスピード感 完璧なモデルを時間をかけて作るよりも、まずはプロトタイプを現場に投入し、フィードバックを得て高速に改善サイクルを回せること。

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