募集背景

当社は、2020年のLINE株式会社との資本業務提携による大型の資金調達を皮切りに、コロナ禍による非対面の流れの追い風もあり、MAU約800万人、加盟店10万店超と事業規模を拡大させてきました。
現在、「再成長フェーズ」と位置付け、さらなるフードデリバリーの基盤強化を行いながら市場・トップラインの成長を追求し、クイックコマースプラットフォームとして、フードデリバリーサービスからライフインフラへ、大きな変革期を迎えています。

"レガシー脱却、更なる拡張性の高いシステムへ"

事業の急拡大に伴い、配送効率の向上、販促コストの最適化、ユーザー体験のパーソナライズが経営上の最優先事項となっています。 データサイエンスを駆使して、複雑なビジネス課題を解決し、実世界のオペレーションを最適化する「攻め」のエンジニアを募集します。

仕事内容

プロダクトの成長を牽引する、以下の4つの主要ドメインにおけるMLモデルの設計・開発・運用を担当します。

• クーポン配布の最適化（Uplift Modeling）
  ユーザーごとの反応率を予測し、ROI（投資対効果）を最大化するパーソナライズされたクーポン配布戦略の構築。
• 配達報酬の最適化（ダイナミック価格設定）
  エリアごとの需給バランスに基づき、配達員への報酬をリアルタイムに最適化するアルゴリズムの開発。
• レコメンドエンジンの開発・改善
  数万件の加盟店の中から、時間・場所・嗜好に合わせた最適な店舗・メニューの提案ロジックの実装。
• マーケティング施策の最適化（LTV/離脱予測）
  ユーザーのLTV予測や離脱予兆検知モデルを構築し、マーケティングオートメーション（MA）と連携した施策実行。

※業務の変更の範囲：会社の定めるすべての業務（在籍出向を含む）

<参考情報>

＜代表取締役／矢野インタビュー記事＞
「デリバリーこそ、テックジャイアントに勝てる領域だ」出前館の新代表・矢野氏が語る、業界No.1を狙う経営哲学(https://www.fastgrow.jp/articles/demaecan-20241122?utm_source=custom&utm_medium=offerjob&utm_campaign=param01)

＜取締役／経営企画本部 本部長 安岡インタビュー＞
【デリバリー大戦争】「5円の攻防」に賭けた出前館の逆襲──黒船襲来で大混戦のなかV字回復なるか！？(https://www.fastgrow.jp/articles/demaecan-20251223)

経験・スキル

<下記は必須>

• 機械学習、統計学、または数学に関する専門的知識。
• Pythonを用いた機械学習モデルの実装・評価経験（実務3年以上）。
• SQLを用いた大規模データ（BigQuery等）の抽出・加工・分析経験。
• ビジネスサイドと協力し、課題定義から実装・効果検証までを主導した経験。

＜歓迎スキル＞

• 経済学（因果推論、メカニズムデザイン）の知見を用いた最適化経験。
• 組合せ最適化、強化学習、またはバンディットアルゴリズムの実務適用経験。
• MLOps（Vertex AI / SageMaker等）を用いたモデルの安定運用経験。
• 大規模トラフィックが発生するシステムでのバックエンド開発経験。

使用するテクノロジー・ツール

• 言語: Python, SQL
• ML基盤: GCP (BigQuery, Vertex AI), AWS (SageMaker)
• ライブラリ: Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch/TensorFlow
• ワークフロー: Airflow, Kubeflow, GitHub, Docker

求める人物像

技術スキルと同等に、以下のマインドセットを重視します。

• ビジネス・トランスレーターとしての能力
  業務部門（マーケ、営業、オペレーション等）と密にコミュニケーションを取り、抽象的なビジネスニーズを、機械学習で解くべき具体的な技術課題へと構造化・定義できること。
• 現場・実数値へのこだわり
  モデルの精度（AUC等）の向上のみを目的とせず、それが「実際の注文数」や「配送コスト」にどう寄与したかというビジネス成果（KPI）に責任を持てること。
• 仮説検証のスピード感
  完璧なモデルを時間をかけて作るよりも、まずはプロトタイプを現場に投入し、フィードバックを得て高速に改善サイクルを回せること。

■エンジニアブログ
https://techblog.demae-can.co.jp/(https://techblog.demae-can.co.jp/)
■会社紹介資料
https://speakerdeck.com/demaecan/hui-she-shuo-ming-zi-liao-202211-bc3f861b-1973-45f0-af97-198e202a31d5(https://speakerdeck.com/demaecan/hui-she-shuo-ming-zi-liao-202211-bc3f861b-1973-45f0-af97-198e202a31d5)

【職種 / 募集ポジション】
機械学習エンジニア
【雇用形態】
正社員
【給与】
年収 8,000,000円 〜 13,000,000円
※年俸制 月額666,700円～1,083,400円＋業績連動賞与+各種手当の金額です。 ※163,300円〜257,800円の業務手当を含む。 所定外労働 10.5 時間+時間外労働 30 時間に相当（ただし実際の時間外労働は月20時間程度です） ・評価制度あり（年2回）
【勤務地】
1510051 東京都渋谷区千駄ケ谷５丁目２７−５　リンクスクエア新宿　11階
530-0002 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 株式会社出前館

【勤務地備考】
【アクセス】新宿本社 JR/東京メトロ各線「新宿駅」徒歩5分 JR各線/都営大江戸線「代々木駅」徒歩5分 東京メトロ丸の内線/副都心線「新宿三丁目駅」徒歩1分 ※勤務地の変更の範囲：会社（出向先の会社を含む）の定める事業所・場所 【アクセス】大阪オフィス JR/「大阪駅」南口より徒歩5分 阪急電車/「大阪梅田駅」2階中央改札口より徒歩5分 阪神電車/「大阪梅田駅」東改札口より徒歩3分 地下鉄/御堂筋線「梅田駅」南改札口より徒歩3分 　　　 谷町線「東梅田駅」北東改札口より徒歩1分
【その他要件】
■育児支援制度※適用条件あり ・短時間勤務制度（小学校就学の始期に達するまでの子が対象） ・子育て一時退出制度 ・子の看護休暇（中学校就学の始期に達するまでの子が対象） ■オフィス備考 ・原則禁煙（オフィスによりビル内に喫煙所有）

会社情報

【会社名】
株式会社出前館
【会社設立】
1999年9月9日
【上場】
2006年6月5日
【資本金】
1億円（2022年1月6日現在）
【東京本社】
〒151-0051 東京都渋谷区千駄ケ谷5丁目27番5号 リンクスクエア新宿（総合受付11階）
【公開市場】
東京証券取引所　スタンダード市場（証券コード：2484）
【代表者】
代表取締役社長　矢野 哲
【役　員】
代表取締役社長　矢野 哲 取締役　　　　　志賀 綾子 取締役　　　　　安岡 祥二 社外取締役　　　富山　浩樹 社外取締役　　　森 一生 社外取締役　　　舛田 淳 社外取締役　　　坂上 亮介 常勤監査役　　　山崎 操 監査役　　　　　落合 紀貴　 監査役　　　　　伊藤 嘉恵
【事業内容】
インターネットサイト『出前館』の運営、及びそれに関わる事業
【子会社】
株式会社出前館コミュニケーションズ 〒890-0045 鹿児島県鹿児島市武1丁目2番10号　JR鹿児島中央ビル6階