2026年10月、食べログカンパニーに「データ推進部」が発足しました。
生成AIを活用した分析の高度化、アプリのパーソナライズ、効果検証の高度化、非構造化データからのインサイト抽出など、全社的なデータ活用を本格的に強化しています。
食べログには、膨大な行動ログ、店舗情報、口コミ・画像といった、パーソナライズに直結する豊かなデータが蓄積されています。これらを本番環境のレコメンデーションとしてユーザーへ届け、継続的な改善サイクルを回す体制を新組織として立ち上げています。モデルの PoC にとどまらず、本番サービスへの投入から事業インパクトの創出までを一気通貫で推進いただける方を募集します。
このポジションの魅力
国内最大級のサービス規模と、多角的なデータを扱う面白さがあります。
食べログは、国内最大級の飲食店検索・予約サービスです。
・月間利用者数：9,708万人（スマートフォン：8,039万人 / パソコン：1,669万人）
・月間総PV：24億5,971万PV（2026年3月実績）
本ポジションでは、膨大なアクセスログをはじめ、全国約90万店の店舗情報、9,784万件の口コミデータ（2026年10月現在）、さらには予約データや営業関連データまで、多種多様かつ大規模なデータを対象に業務を進めていただきます。
2026年10月に発足したデータ推進部において、これらの豊かなデータアセットを活用し、全社の意思決定の迅速化やプロダクトの利便性向上に直接貢献できることが、本ポジションの大きな魅力です。
業務内容
※現時点での想定業務であり、今後変更・追加の可能性があります。
「食べログ」Web・アプリにおけるレコメンデーションなどの機械学習モデルの設計・開発・本番運用、および評価・改善サイクルの一連を担っていただきます。
■おすすめ機能（レコメンデーションモデル）の開発・評価・本番運用
ユーザーの好みや利用シーンに合わせて、ユーザーのお店探し体験（検索・予約・閲覧）を最適化する機械学習モデルの実装を行います。
■ユーザー特徴量・店舗特徴量の設計・整備
行動ログだけでなく、口コミのテキストや店舗の写真から「どんな雰囲気のお店か」「何が美味しいか」をAIで読み取って整理します。
■プロダクト開発チームと連携した UX とモデル出力の設計
モデル精度にとどまらず、UI上でどのようにおすすめを表示すればユーザーが喜ぶかを企画チームと一緒に設計します。
■A/B テストによる効果検証と改善サイクルの運用
A/B テストを通じて継続的なモデルのブラッシュアップを行います。
組織体制
データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、アナリティクスエンジニアなどで構成される、あわせて9名の組織です。
プロダクト開発、事業企画、営業、開発など、食べログカンパニーの組織と幅広く関わることができるポジションです。
開発環境
技術スタック
・Google Cloud, BigQuery
・SQL, Python
・Tableau Cloud
・dbt, Airflow
・GitHub
・Claude Code, Devin
扱えるデータ
食べログサービスを通して生成されるデータ、およびその周辺のデータを幅広く扱うことができます。
・Web、アプリのユーザー行動ログ
・予約データ
・店舗データ
・ユーザーデータ
・営業関連データ
必須要件
・レコメンデーションなど toC プロダクト向けのモデルを開発・本番投入し、改善サイクルを回した経験
・Python および主要 ML フレームワークの実務スキル
・SQL による大規模データからの特徴量生成経験
・オフライン評価および A/B テストの設計・解釈の経験
・生成AI / AIコーディングツールを活用した業務経験
歓迎スキル
・Two-tower、系列レコメンド、LTR等の実装経験
・ANN / ベクトル検索の運用経験
・LLM・マルチモーダルモデルを用いた非構造化データ（口コミテキスト、画像）からの特徴量抽出経験
・MLOps 基盤の構築経験
身に付く能力・スキル
・大規模 toC サービスでレコメンデーションを本番運用し、事業数値で評価される経験
・口コミなどの非構造化データを LLM・マルチモーダルモデルで特徴量化する実践経験
・プロダクト開発チームと一体で UX とモデルを設計する経験
・特徴量基盤やパイプラインを含め、モデルを動かし続ける MLOps の経験
| 職種 / 募集ポジション | 【正社員】機械学習エンジニア【食べログ】 |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 契約期間 | 無期雇用（正社員） |
| 給与 |
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| 勤務地 | （変更の範囲）会社の定める場所 ※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。 ※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。 |
| 勤務時間 | フレックスタイム勤務（標準労働時間は1日8時間） コアタイム：午前10時00分～午後3時00分 休憩時間：就業時間中に1時間 ※業務の都合上、時間外労働が発生することがあります。 ※管理監督者および裁量労働制となる場合は異なります。 ※チームの状況や自分の仕事のペースに応じて、出勤・退勤時間を柔軟に変更することができます。 |
| 休日 | 完全週休2日制 所定休日：土・日・祝日、年末年始（12/29～1/3） 休暇：夏季休暇3日、有給休暇、慶弔休暇 ※有給休暇：入社月に応じて最大10日付与 |
| 福利厚生 | ・確定拠出年金制度 ・団体生命保険 ・無料人間ドック（定期健康診断） ・ＥＡＰカウンセリングプログラム ・慶弔見舞金 ・産前産後休暇 ・育児休暇（最大で子供が3歳になる年の年度末まで取得可能） ・育児短時間勤務（最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能。コアレスフレックスタイム制の選択可） ・子供の看護休暇 ・看護休暇 ・ボランティア休暇 ・家族手当（支払条件有） ・在宅勤務環境⼿当 |
| 加入保険 | 社会保険完備（雇用・健康・労災・厚生年金） |
| 受動喫煙対策 | 従業員に対する受動喫煙対策：あり 対策内容：屋内原則禁煙(喫煙室あり) |
| 学習支援 | ・自己学習支援制度あり [エンジニア向け支援] ・勉強会の実施 価格.comを含む会社全体での勉強会が3ヶ月に1回開催されます。 食べログエンジニア全体向けの勉強会は平均月1回のペースで開催しています。 また、食べログの各エンジニアチーム内での勉強会も不定期で開催されています。 ・技術書籍の購入 会社の資産となりますが、技術書は予算の範囲内で自由に購入可能です。長期の貸出もOKです。毎月多くのエンジニアが技術書を購入しています。 ・セミナー参加 就業時間内での参加が可能です。有料セミナーに参加する場合は事前に相談の上、会社が費用を負担します。 ・社内外イベントの運営支援 会場の提供や協賛等の支援を行います。食べログは毎年開催されるRubyKaigiのスポンサーを務めています。 |
| 応募時のご注意 | 履歴書・職務経歴書を必ず添付してください。 |
| 会社名 | カカクコムグループ |
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