機械学習エンジニア／人材プラットフォーム本部

募集背景 当社は「納得できる医療福祉」の実現を目指し、医療・介護・福祉領域に特化したHRプラットフォームを運営しています。 主力サービスであるジョブメドレーは、43.8万事業所・300万人超の求職者が利用する日本最大級の医療介護人材プラットフォームに成長しました（2026年1月時点）。 医療介護業界では、慢性的な人材不足に加え、都市部と地方の人材偏在、施設ごとの採用力格差といった構造的な課題が存在します。

私たちはこれらの課題に対し、採用だけでなく育成・定着までを一貫して支援するプラットフォームを構築することで、業界全体のDXを推進しています。 現在、私たちはプロダクトが持つ膨大なデータを活かし、レコメンドエンジンの内製化、検索パーソナライゼーション、各種予測システムの開発を本格的に推進しています。 データの力で「一人ひとりに最適な求人との出会い」を実現し、プロダクトの価値を飛躍的に高めるフェーズです。

ML システムの企画から本番運用・効果検証まで一気通貫で担える仲間を求めています。 ■各プロダクト・技術スタック・開発体制については下記リンクをご覧ください 人材プラットフォーム開発室 Entrance Book 職務内容 まずお任せしたいこと 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。

レコメンドエンジンの設計・開発・改善（協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど） 検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション Google Cloud（BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等）を中心としたMLインフラ（特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等）の設計・開発・運用 学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化（CI/CD） 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 バックグラウンドや志向に応じた広がり 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。

データサイエンス寄りの方には: ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 データエンジニア寄りの方には: dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境（Metabase x 生成 AI）整備 プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。

メドレーで働く魅力 社会構造的課題である医療人材の供給体制に対し、構造的な課題解決に挑むことができる 数百万人規模のユーザーに影響を与えるプロダクト群に携われる 組織やプロダクトの成長フェーズに応じて、役割や関与範囲を柔軟に調整可能 プロダクト志向の経営陣と近い距離で連携できる開発環境 生成AIの活用を含めた最新技術への挑戦と変化を楽しめる文化 応募資格 必須 レコメンデーションシステム、検索システムなどの機械学習を活用したプロダクト機能または MLOps 基盤の開発・本番運用の実務経験（3年以上） Python や SQL を用いたデータ分析・データ処理・モデル開発の実務経験 クラウド環境（GCP / AWS / Azure いずれか）での ML システム構築・運用経験 歓迎 リアルタイム推論・オンライン学習基盤の設計・運用経験 大規模データ処理基盤の経験（Spark, Dataflow 等） A/Bテストプラットフォームの設計・運用・統計的検定の実務経験 データに基づく課題設定から解決策の提案・実装までを一貫して行った経験 dbt を用いたデータモデリング・特徴量パイプライン構築経験 LLM / Embedding モデルの業務活用経験 論文の実装・再現や Kaggle 等のコンペティション実績 求める人物像 メドレーが大切にしている価値観はOur Essentialsとして採用や人事評価にも使われていますが、それを踏まえて以下のような方にぜひジョインしていただきたいと考えています。

組織やプロダクトの方向性を理解し、自律的に行動できる方 チームの成果最大化を重視し、自らの強みを周囲に還元できる方 ビジネス・ユーザー双方の課題に向き合い、適切な技術判断と改善提案ができる方 他職種とのギャップを意識しながら、リスペクトをもってコミュニケーションできる方 優先度の見極めや課題の抽出・構造化に長け、実行に落とし込める方 生成AIなどの新技術に対する好奇心と、それを実装に活かす力のある方 状況に応じてプロトタイピングと慎重な最適解探索を使い分けられる方 さらに、機械学習エンジニアとしては以下のような人物を求めています。

レコメンド・検索・MLOps等の特定領域に深い強みを持ち、それを活かして事業課題の解決を提案・推進できる方 「リリースして終わり」ではなく、本番投入後もビジネス指標を追いながら改善を繰り返せる方 自身の専門性を軸にしつつ、データサイエンスやデータエンジニアリングなど隣接領域にも積極的にキャッチアップできる方 データが足りない・精度が出ないといった壁にぶつかっても粘り強く取り組み、必要な人を巻き込んで前に進められる方 モデルの挙動やA/Bテストの結果を噛み砕いて伝え、プロダクト・マーケティング・事業部など他部署とも率直にやりとりできる方 参考資料 Medley Engineer Guide MEDLEY Developer Portal メンバーのストーリー 大切にしている価値観 医療介護求人サイト ジョブメドレーが大切にしていること 医療ヘルスケア領域の人材不足へのアプローチ ジョブメドレーのプロダクト開発サイクルについてまとめて聞いてみた 医療ITで社会課題を解決するやりがいとチーム開発の醍醐味（だいごみ）とは