事業内容

当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、深刻化する人手不足という経営課題を解決しながら、一人ひとりが好きな時に働き、人生の可能性を広げられる世界を目指し、スキマバイトアプリ「タイミー」を中心に事業を展開してきました。そして2018年のサービス開始から、タイミーは以下の規模まで成長しました。
・ワーカー数：1,470万人
・事業者数：250,000社
・事業所数：488,000拠点
※2026年7月末時点

そんな当社はいま、"第二創業期"を迎えています。既存のスポットワーク領域では、業界ごとに深く入り込み、企業にとっても働き手にとってもなくてはならないインフラとしてサービスを広げています。さらに2030年に向けて掲げる「VISION2030 ― 積み重ねた『信頼』が報われる社会をつくる」のもと、「信頼」を可視化・循環させる、社会の新たなインフラの構築を進めています。スキマバイトを通じて蓄積してきた、働き手の勤務実績や評価といった他にはない独自の「信頼データ」を軸に、長期採用サポートサービスやタイミーキャリアプラス（正社員人材紹介）、Fintechをはじめとする新規事業を多数立ち上げています。

会社説明動画
https://corp.timee.co.jp/vision-2030/

採用特設LP
https://corp.timee.co.jp/special-recruit/

募集背景

タイミーは「働く」を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくるため、スキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国に展開し、急速に成長してきました。既存プロダクトの継続的な改善に加え、隣接領域・新規領域への展開も進めています。今後は、扱うユーザー体験、業務フロー、データ特性、リスクがさらに多様になっていきます。

マッチングや検索、需要予測、不正検知などの分野では、MLの活用が進んでいます。一方、MLをプロダクトや業務に継続的に組み込むには、モデルの精度だけでなく、信頼性、セキュリティ、コスト、レイテンシーなど、本番運用上の要件にも対応する必要があります。

MLOps Teamはこれまで、CI/CDやMLパイプラインの自動化、モノレポ環境や開発・実験環境の整備、アーキテクチャ設計支援や運用支援を通じて、各種ML施策の開発・提供の高速化と信頼性の向上に取り組んできました。

今後はML施策の幅が広がり、Agentic AIを用いた改善の自動化などによって、各施策での検証・改善の回数も増えていくと見込んでいます。

こうした変化に対応するため、ML基盤には、複数チームがMLをより速く、安全に、継続的に検証・本番活用できる環境を支えることが求められます。Platform Engineeringの考え方を取り入れ、ML領域特有の複雑性に向き合いながら、施策の拡大に対応できる状態をつくっていきたいと考えています。

こうした基盤づくりをともに進めるシニアMLOpsエンジニアを募集します。共通プラットフォームの開発に加え、個別のMLシステムが抱えるインフラ・運用上の課題にも向き合い、アーキテクチャの設計から実装・運用まで担っていただきます。

▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください

・「タイミーMLOpsエンジニアが描く、LLM基盤の夢妄想」
https://tech.timee.co.jp/entry/timee-llm-platform-design-2025

・「LLMアプリケーション向けProduction Readiness Checklistの作成」
https://tech.timee.co.jp/entry/2025/11/04/113000

・「Dev Container Feature で実現する ML 開発環境のガードレール」
https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/26/120628

・「Docker Hardened Images から学ぶ、ビルド定義の抽象度」
https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/26/120826

・「Renovateの設定」
https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/22/112812

・「MLOpsエンジニアがAI Security Conferenceに参加してきたレポート」
https://tech.timee.co.jp/entry/2026/01/28/134844

業務内容

本ポジションのミッションは、ML基盤を通じて、MLが生み出す事業価値を増幅させることです。

MLの開発・運用に伴う共通の複雑性を基盤側で引き受け、データサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニアが、事業・ドメイン固有の課題解決に集中できる状態を実現します。

個別プロダクトにおけるモデルや機能の設計・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、これらのチームと連携し、学習・評価・デプロイ・推論を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。

個別案件への技術支援も、共通する課題を理解する機会と捉えています。得られた知見を共通機能・自動化・ドキュメントへ反映し、利用チームが自ら開発・運用を進められる範囲を広げていきます。

上記の業務に加えて、シニアポジションでは、安全性・統制と利用チームの自律性・開発速度を両立させ、LLM/MLOpsチームと関係チームの双方がスケールできる基盤・運用の構築を主導いただくことを期待しています。

プラットフォームとして向き合うべき課題や解くべきイシューの特定、技術方針の策定、関係者との合意形成、設計・実装に加え、価値の伝達、導入・移行支援までを一貫して担っていただきます。

具体的な業務内容

アイデアをすぐに試し、本番へつなげられるML基盤の開発・運用

利用チームが必要に応じてGPUなどの計算リソース、学習・評価ワークフロー、バッチ推論・APIデプロイを使える仕組みの設計・開発
特徴量管理・Feature Store、実験管理・モデル管理など、試行の再現性と成果の再利用を支える仕組みの整備
クラウド、コンテナ、CI/CD、IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備

安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり

認証・認可、Secret管理、監査ログなどを組み込み、標準の利用方法でセキュリティ要件を満たせる環境の整備
リソースの利用状況・コストの可視化と、用途に応じたリソース選択、スケーリング、不要リソースの停止などによるコスト最適化
利用チームが個別に設計・実装する負担を減らす共通機能・標準パターンの提供

モデルを安全に届け、継続的に改善できる運用づくり

利用チームと連携した、評価・検証、デプロイ、モデル更新・切り戻しの仕組みの整備
データ品質・モデル品質の変化、応答時間、エラー率などを把握する監視・可視化基盤の開発
障害対応、アラート、Runbookの整備と、信頼性・性能の継続的な改善 **

利用チームとの協働と、標準化・セルフサービス化の推進

個別のMLシステムが抱えるインフラ・運用上の課題に対するアーキテクチャの設計・実装・改善
個別案件で得た知見を、共通ライブラリ、テンプレート、ドキュメント、自動化へ反映
共通化する範囲とユースケースごとに柔軟性を残す範囲、利用チームと基盤チームの責務分界の整理
既存基盤の見直しと、標準パターンへの段階的な移行・オンボーディング・利用の定着 **

これらを一度にすべて整備するのではなく、既存の基盤・運用知見と利用チームの課題を踏まえ、優先順位をつけて進めています。共通化によって開発を進めやすくする一方、ユースケースごとに必要な柔軟性を残すことも大切にしています。

技術スタック(主要な部分の抜粋)

クラウド
- Google Cloud
開発言語
- Python
データ基盤
- BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
ML / LLM基盤
- Gemini Enterprise Agent Platform / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
BIツール
- Looker / Looker Studio
IaC
- Terraform
開発環境・ツール
- Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

扱っているデータ

・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

タイミーのMLOpsエンジニアとして働く魅力

基盤の改善が、事業の成果に直結する

タイミーのML施策では、一つの施策を形にするまでに多くの試行が必要です。試行をどれだけ速く、安全に進められるかが成果を左右するため、基盤の改善が複数の施策の成果に直接つながります。

これまでの土台を活かし、次の基盤を設計できる

CI/CD、MLパイプライン、開発・実験環境など、これまで整備してきた基盤があります。ゼロから作るのではありません。実際の利用・運用で得た知見をもとに、標準化・セルフサービス化に向けて次の基盤を設計し、移行まで進めるフェーズです。

試行が増え続ける前提で、ML基盤のあり方を考えられる

Agentic AIによる改善の自動化が進むと、試行回数はさらに増えていきます。試行の増加を前提にML基盤がどうあるべきか、まだ答えの定まっていない問いに取り組めます。

共通基盤から個別システムまで、幅広く関われる

共通基盤の開発に加え、個別のMLシステムのアーキテクチャ設計から実装・運用までを担います。マッチングやTrust & Safetyなど、ユースケースを担うチームと近い距離で、課題の発見から解決まで関われます。

インタビュー記事

採用要件

MUST

ハードスキル

機械学習の学習・評価・デプロイ・推論などを支える基盤の設計・実装・本番運用経験
クラウド・コンテナを用いたソフトウェアのチーム開発経験、およびCI/CD・IaCを用いた再現性のある開発・運用環境の構築・改善経験
可用性・セキュリティ・コスト・運用負荷のトレードオフを踏まえ、品質・性能の監視、障害対応、モデル更新・切り戻しを含む運用設計・改善を主導した経験
VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験
既存システムや運用の背景を踏まえ、利用者・事業の課題に応じて技術方針と改善の優先順位を定め、関係者と合意を形成して実装・移行まで推進した経験
利用者の課題に応じて共通機能・テンプレート・自動化の仕組みなどを設計・実装し、開発者が自ら安全に利用できる状態に整え、定着させた経験

ソフトスキル

当社のミッション・バリューに共感し、業界・顧客への理解を技術的な判断に活かせる方
利用者の制約や優先順位を理解し、複数職種と建設的に対話して合意を形成できる方
標準化する部分と、個別の事情に応じて柔軟性を残す部分を見極められる方。小さく検証し、その学びを継続的な改善に活かせる方
設計・運用・意思決定の背景をドキュメントやレビューで共有し、個人の成果をチームで再現できる仕組みに変えられる方
ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方

WANT

以下のいずれかの経験を歓迎します。特定の製品・ツールの経験や、全領域の経験は求めません。

検索・推薦・ランキング・マッチングなどにおける、オンライン推論やリアルタイムデータ連携の開発・運用経験
LLMOps・AIガバナンス/セキュリティの経験

職種 / 募集ポジション	シニアMLOpsエンジニア
雇用形態	正社員
契約期間	試用期間：3か月
給与	年収 ※上記年収には賞与（年2回）が含まれます ※個人の能力発揮によって賞与の金額は変動します。 ※前職年収考慮いたします ※年2回の人事考課にて給与改定があります
勤務地	105-7135 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階地図で確認株式会社タイミー　東京本社 ※フルリモート勤務可
勤務時間	フレックスタイム制（コアタイム 11:00〜15:30）標準勤務時間 9:30〜18:30 ※1日8時間勤務×月勤務日数分が1ヶ月の勤務時間数となります
休日	年間休日120日完全週休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
福利厚生	・各種社会保険完備・交通費支給 ※上限5万円/月・実績に応じて昇給有（年2回）
加入保険	健康保険/厚生年金/雇用保険/労災保険
受動喫煙対策	屋内原則禁煙（建物内喫煙スペース有）
社内制度	＜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＜結婚祝い金＞結婚した従業員に祝い金を支給
働き方	フルリモート勤務可
選考フロー	カジュアル面談 ↓ 書類選考 ↓ 一次面接(現場メンバー) ↓ 二次面接(GM・部長面接) ↓ 最終面接(CTO面接) ※選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合がございます。
参考リンク	■Timee Tech Blog https://tech.timee.co.jp/

会社情報
会社名	株式会社タイミー
代表者	小川嶺
設立	2017年8月
従業員数	1628名（うち正社員1322名）［2026年11月時点］
本社所在地	東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階
北海道支社所在地	北海道札幌市中央区北三条西4-1-4　D-LIFEPLACE札幌3階
東北支社所在地	宮城県仙台市宮城野区榴岡1丁目1−1 JRイーストゲートビル2F
北信越支社所在地	石川県金沢市広岡3-1-1　金沢パークビル 8階　リージャス金沢パークビルビジネスセンター
東海支社所在地	愛知県名古屋市中区丸の内1-9-16 丸の内Oneビルディング8階
関西支社所在地	大阪府大阪市北区曽根崎新地1-13-22 御堂筋フロントタワー1F
中四国支社所在地	広島県広島市中区紙屋町一丁目２番２７号大同生命広島ビル 7階
九州支社所在地	福岡県福岡市中央区天神2-8-35　天神住友生命FJビジネスセンター 7階
参考記事	■Newspicks　代表インタビュー記事 https://youtu.be/4fL2hIYfxac?si=jlA4uvjD0hb_XiY5 https://youtu.be/sTCQT2MwD6M?si=F-Nj3O-AUSvxCZWQ ■タイミーは日本の「はたらく」をどう変えるのか AI時代に必要な「信頼」という財産（日経ビジネス電子版 Special） https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/26/timee0220/ ■日本の働き方を変えたタイミーは、次に何を変えるのか｜小川嶺代表が語る"第2章"（日興フロッギー） https://note.com/froggy_smbcnikko/n/nf459bac56bbe ■スポットワーク研究所｜社会課題に真正面から向き合うタイミーの調査・事例メディア https://spotwork.timee.co.jp/
健全で公正な採用・選考活動に関する取り組みについて	【安心して選考にご参加いただくために】株式会社タイミーは、求職者等の皆様が安心して就職活動・採用選考に臨めるよう、「求職者等対応ルール」を定め、社内に周知して遵守しています。取り組みの詳細はこちらをご確認ください。［健全で公正な採用・選考活動に関する取り組み］ https://corp.timee.co.jp/recruit/fair-recruitment

応募する