株式会社digdigの01_【業務委託】機械学習エンジニアの求人

▪️digdigについて
『digdig』は、服を売るときに感じる「面倒くさい」「安すぎる」といったユーザーの悩みを解決するために誕生した、ファッションフリマアプリです。ユーザーは、アプリから届く専用の出品キットに洋服を詰めて返送し、希望販売価格を入力するだけ。撮影・採寸・梱包・発送といった手間のかかる作業は、すべて『digdig』が代行します。

『digdig』の普及により、服のリユースやリサイクルが促進され、環境面でも大きなインパクトが期待されます。たとえば、廃棄されていた衣類が再資源化されることで、年間最大約2,500万トンのCO₂排出量が削減できる可能性があり、これは東京都の年間排出量の約4割に相当します。このように『digdig』は、人と社会の双方にとって「持続可能なオシャレ」を実現する、新たなスタンダードを目指しています。

▪️一緒に働くdigidgi1人目エンジニア森について
森は、2023年より1人目の正社員エンジニアとして、digdigの開発全般を担当しています。TypeScript でサーバー・モバイルアプリ・Web フロントエンドを横断しながら、エンドユーザー向けのメインアプリ、倉庫向けのハンディアプリ、外部サービスとのシステム連携など、プロダクトに必要なものを一通り牽引してきてくれました。彼の前職は、stand.fmで約4年間エンジニアをしており、スタートアップで「自分の手でプロダクトを育てる」のが好きなタイプです。

▪️募集背景
digdigはファッション特化のフリマアプリです。出品数・ユーザー数の成長に伴い、「膨大な商品の中からユーザーに合ったものを届ける」仕組みの重要性が急速に高まっています。

現在は検索やルールベースの推薦が中心で、ユーザーの好みや行動履歴に基づくパーソナライズされたレコメンドはまだ発展途上です。一方で、画像埋め込みの仕組みはすでに動いており、こういったアセットも活用しながら推薦システムの設計・実装を一緒に進められるエンジニアを探しています。

推薦精度の向上は売上とUXに直結する領域。「ゼロから設計に関われる環境」で専門性を発揮したい仲間を探しています。

▪️仕事内容
・ユーザーの行動ログ・プロフィール・商品特徴量を用いたパーソナライズ推薦システムの設計・開発
・SigLIP2による画像埋め込みを活用した類似商品推薦・スタイル推薦の実装
・オフライン評価・オンライン評価（A/Bテスト）の設計と推薦改善サイクルの構築
・推薦モデルの選定・学習・デプロイ・モニタリング基盤の整備
・推薦の効果をKPIと紐づけ、事業への貢献を可視化する仕組みの構築
・プロダクト・データ基盤チームと連携した特徴量エンジニアリング

・「精度を上げるだけでなく、ユーザー体験を良くする」という視点でエンジニアリングができる方
・仕組みがない状態から設計を立ち上げることにやりがいを感じる方
・事業インパクトを意識しながら、技術的な意思決定ができる方
・曖昧な課題を自分で整理・定義し、推進できる方

・推薦システム（協調フィルタリング、コンテンツベースなど）の設計・開発経験
・機械学習モデルの本番運用経験
・PythonによるMLパイプライン構築経験
・A/Bテストなどオンライン評価の設計・実施経験

・ファッションサービス・EC・マーケットプレイス等（在庫1品の商品を扱うサービス含む）での推薦開発経験
・Vision-Language Model（SigLIP、CLIP等）や画像埋め込みを活用した推薦・検索の実装経験
・Vertex AI / SageMaker / MLflow 等のMLプラットフォーム活用経験
・ベクトルDBを用いた近傍探索（FAISS、Qdrant、Weaviate等）の実装経験
・データエンジニアリング（BigQuery、dbt等）との協働経験