Nehan株式会社 の求人｜【機械学習】公共営業AI「Labid」のレコメンド基盤を立ち上げるシニアMLエンジニア

業務詳細

【Nehanが目指していること】

公共の調達・営業のあり方は、この20〜30年で大きくは変わってきませんでした。

電子入札によって紙がWebになり、入札情報サービスによって案件を探す手間は減りました。一方で、「課題を抱えている行政機関」と「その課題を解決できる事業者」が適切につながるという本質的な問題は、まだ十分に解かれていません。

Nehanは、入札・落札・予算・議会録・行政計画・組織情報などの行政データと、企業が持つ営業・提案・受注実績などのデータをAIでつなぎ、企業が「どの自治体に、なぜ、何を持って営業すべきか」を判断できる世界をつくろうとしています。

その先に目指しているのは、単なる公共営業の効率化ではありません。課題を抱える自治体と優れたサービスを持つ事業者が、官民の垣根を越えて課題解決できる「新しい公共」をつくることです。

【なぜこのポジションが必要なのか】

Labidが目指すのは、プロダクトが顧客の組織全体に浸透し、「Labidがなくなったら業務が回らない」状態をつくることです。

ユーザーの役割や文脈によって、必要な提案は異なります。同じデータ基盤の上で、複数のレコメンド・ランキングを一貫して設計・改善できる必要があります。

一方で、公共入札は案件数が限られ、コールドスタートが厳しく、顧客ごとに勝ち筋が異なります。レコメンドを個別機能として増やすだけでは、評価基準がバラバラになり、改善も再現しません。

必要なのは、Labidのデータと顧客文脈を理解し、レコメンド群の設計・評価・改善サイクルに責任を持てるMLエンジニアです。

【ミッション】

■ レコメンド群を企画・設計する
複数ユースケースにまたがるレコメンド・ランキングの設計方針と優先順位を決めます。

■ 評価と改善サイクルをリードする
オフライン評価・事業指標・実利用データを接続し、「何を測って何を直すか」を設計します。

■ プロダクトに載せる
設計からリリースまで一貫して担当し、既存プロダクトに組み込みます。

【具体的な業務】

・レコメンド・ランキングの企画・設計・優先順位付け
・顧客データと行政データを組み合わせた特徴量・スコアリングの設計
・学習ループと評価基盤の設計
・評価セット・オフライン評価・事業指標モニタリングの設計
・特徴量設計・モデル選定・改善仮説の立案
・検索とレコメンドの接続設計
・PdM・バックエンド・Applied AIエンジニアとの連携
・失敗パターンの分析と、次の改善方針の決定

【技術環境】

・言語：Python / Ruby on Rails（プロダクト本体）/ TypeScript・Next.js（フロントエンド）
・インフラ：AWS（ECS Fargate 等）、PostgreSQL
・AI／データ：OpenAI API、LangChain / LangGraph、Playwright（データ収集基盤）
・その他：GitHub Actions、Docker、Linear
※ レコメンド基盤は立ち上げフェーズのため、技術選定から関わっていただけます。

【このポジションの魅力】

・レコメンド機能を「増やす」のではなく、評価基盤を含めた仕組みごと設計できる
・他社が持たない行政データ（入札・落札・予算・議会録・行政計画・組織情報）を扱える
・シード期・少人数のため、設計からリリース、事業インパクトの検証まで一貫して担える

【参考リンク】

・コーポレートサイト：https://nehan6.com/
・サービスサイト：https://labid.jp/
・27兆円が動く公共入札をAIで変革する起業家の物語／代表取締役CEO 鶴巻 百門：https://www.youtube.com/watch?v=WAnPyYqJd_k
・資金調達リリース（シードラウンド 総額約1.6億円）：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000120593.html

求める人物像

【必須スキル】

・機械学習の実務経験3年以上（領域は問いません）
・本番環境で稼働するMLシステムの設計・実装・運用経験
・Pythonを用いたデータ処理・モデル実装の経験
・オフライン評価の設計や、指標に基づいた改善サイクルを回した経験
・エンジニア／PdMと要件を握り、仕様に落とし込んだ経験

【歓迎スキル】

・レコメンド・ランキング・検索システムの設計／改善経験
・コールドスタートやスパースなデータ環境での工夫経験
・特徴量基盤・評価基盤・MLOps（学習〜デプロイ〜モニタリング）の構築経験
・LLM／生成AIを組み込んだ機能の設計・評価経験
・BtoB SaaSプロダクトでの開発経験
・自治体・官公庁関連データや、公共領域のドメイン知識

【求める人物像】

・「正解がまだ決まっていない」領域を、自分で定義しにいける方
・モデルの精度だけでなく、事業指標に効いたかどうかで判断できる方
・個別最適の機能追加ではなく、再現性のある仕組みをつくりたい方
・PdM・バックエンド・データ運用まで越境してコミュニケーションできる方
・少人数のシード期スタートアップで、意思決定の速さを楽しめる方

募集情報