お問い合わせ番号:632059 最終確認日:2026年05月14日

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プロダクトAI/MLエンジニア

株式会社タイミー

お問い合わせ番号:632059 最終確認日:2026年05月14日

AIによるこの求人の要約

  • マッチングや信頼性向上領域で、AI/MLを用いたプロダクトの実装・運用を推進。データ分析・機械学習で課題を解決した経験が必須
  • 年収700万円から1100万円で、前職年収を考慮。固定給制で、残業手当も支給される
  • 勤務地は東京都港区。年間休日は120日以上で土日祝休み。月平均残業時間は30時間、フレックスタイム制度あり
こんな女性におすすめ!
  • 柔軟に働きたい
  • 成果相応に稼ぎたい
  • スキル経験を活かしたい

※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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勤務条件

雇用形態 正社員
試用期間:有/3ヶ月
給与 [想定年収] 700 ~ 1100 万円
[給与形態] 固定給制(月給制)
[年収例] ※前職年収考慮いたします

比べて!市場データ

  • Web・広告・メディア業界の平均年収:668.4万円
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均年収:573.0万円
勤務地 [勤務地1] 東京都 港区 東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階
[変更の範囲] [受動喫煙対策]屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
勤務時間 [勤務時間] 9:30 ~ 18:30(実働:8時間00分) フレックス有   休憩時間:60分
[平均残業時間] 30時間/月
[みなし残業] 確認中
[フレックスタイム] 有(コアタイム:11:00~15:30)

比べて!市場データ

  • Web・広告・メディア業界の平均残業時間:22時間/月
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均残業時間:22時間/月
休日・休暇 [年間休日] 120日
[年次有給休暇] 10日
土曜日日曜日祝日年末年始慶弔産休育児
完全週休2日制(土・日)、国民の祝日、リラックス休暇(年次有休とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与される有給休暇)、年次有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、産前産後休暇 等
手当・福利厚生 通勤手当 残業手当
従業員持株会(従業員が自社株を購入できる制度※持株会への加入が必要)、ダブルタイミーデイ(社員がタイミーアプリを利用して働いた場合、報酬額を上乗せ※上限有り)、書籍購入(業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入)、セミナー費用補助(業務に必要なセミナー参加費を補助)、部活動(趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助)、チームビルディング(チームのコミュニケーションの活性化に向け、一定の予算を好きに利用できる※1人当たり5,000円/月)、結婚祝い金(結婚した従業員に祝い金を支給) 等
昇給・賞与 [昇給]年2回
[賞与]年2回
保険 健康 厚生年金 雇用 労災

求人情報

業務内容

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。
課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。

【業務詳細】:1.マッチング体験の向上
2. プラットフォームの信頼性・安全性向上
3. 共通基盤を活用した実装・改善

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。
社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。

課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。
MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。
将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。

【業務詳細】:
1.マッチング体験の向上
2. プラットフォームの信頼性・安全性向上
3. 共通基盤を活用した実装・改善



変更の範囲:有
会社の定める業務
必要な経験 【必須要件】
- 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(3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理解
- 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
【必須要件】

- 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(3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理解

- 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
必要な免許・資格 特になし
学歴 不問
求人の特色

企業情報

企業名 株式会社タイミー
企業HP https://corp.timee.co.jp/
本社所在地 〒1057135 東京都 港区 東新橋 1丁目5-2 汐留シティセンター35階
事業内容
設立年月日 2017年 8月 1日
代表者 小川嶺
資本金 2億2174万1000円
従業員数 1,240名 (平均年齢:28歳)
株式公開 東証グロース

比較情報

同じ業界の比較 Web・広告・メディア業界
【平均年収】
668.4万円
【平均残業時間】
22時間/月
売上に直結するスキルへの需要で給与は高い水準。働き方改革や制作プロセスの変化により、残業は改善傾向。
同じ職種の比較 データサイエンティスト・データアナリスト
【平均年収】
573.0万円
【平均残業時間】
22時間/月
高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】
面接アドバイス
トレンドの移り変わりが速い業界です。業務経験に基づく感性を言語化して伝える必要があります。事前にその企業の媒体やSNSを研究し、「なぜ心が動いたか」を具体的に話せると熱意が届きやすいでしょう。

【よくある質問と攻略ヒント】

「自社メディアの改善点や好きなコンテンツ」を問われることが多いです。単に感想を述べるのではなく、ターゲット層や競合との違いを分析した上で、自分ならどうしたいかという視点で答えるのが好印象のコツです。
【職種別】
面接アドバイス
数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。

【よくある質問と攻略ヒント】

「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別
面接アドバイス
  • 柔軟に働きたい

    「自由を求めるあまり、自己管理や責任感が薄いのでは」と誤解されがちですが、自律性を強調すると好印象でしょう。「場所や時間に捉われず、成果に責任を持つための工夫」を伝えるのが、信頼を得るコツといえます。

  • 成果相応に稼ぎたい

    「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎

  • スキル経験を活かしたい

    「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

【データの引用・算出について】
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ(2026年4月時点)を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース(2026年4月時点)に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

応募の流れ

  • ご登録

    STEP01

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    キャリアカウンセリング

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    カウンセリングでお伺いした情報からあなたに最適な求人をご紹介いたします。

  • 書類作成・応募・推薦

    STEP04

    書類作成・応募・推薦

    応募書類のサポートや、応募手続き代行など、徹底的にサポートいたします。

  • 面接・選考

    STEP05

    面接・選考

    想定質問の提示や模擬面接などの面接対策で、サポートいたします。

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