テラーノベル

私たちはMLを単なる研究やオフライン検証で終わらせるつもりはありません。モデルをプロダクトの実機能として組み込み、ユーザーに届け、フィードバックを得て改善を回す。「エンタメ領域におけるML/LLMの社会実装」をエンドツーエンドでリードする役割です。 1ヶ月間、実際にその仕事をしていただき、働き方・裁量・チームとの相性を相互に確認したうえで、正社員としてのオファーに進みます。 【取り組むテーマ（いずれかを選択）】 1. MLOps／データ基盤 　Google Cloud（Cloud Composer, Dataflow等）上に推論パイプラインを構築し、モデルが安定稼働し続ける仕組みを整える 2. レコメンドエンジン 　テラーノベル・テラードラマの推薦モデルを設計・実装し、API化してバックエンドへ組み込む。A/Bテストの設計・検証まで担当 3. AIキャラクター事業のLLM実装 　会話体験向上のためのプロンプトエンジニアリングを本番リリースまで。脚本家やプロデューサーと協業する制作支援ツールの要件定義も 企画からモデル構築、プロダクトへの組み込みまで一気通貫で、大きな裁量をお任せします。 【必須スキル】 ・機械学習エンジニア、またはソフトウェアエンジニアとしての実務経験（2年以上） ・Pythonを用いたWeb APIの開発・運用経験 ・バックエンド開発の基礎知識（システムアーキテクチャ設計、DB設計等） ・SQLでのログ抽出と、A/Bテスト等の定量評価・分析スキル 【歓迎スキル】 ・MLモデルをWebプロダクトに組み込み、本番運用した経験 ・LLMを活用したプロダクトの開発・運用経験 ・Google Cloudでのデータパイプライン構築・運用経験 ・MLOps（継続的学習・推論パイプライン）の構築・運用経験 ・ECやコンテンツプラットフォームでのレコメンドエンジン開発経験 【条件】 ・期間：1ヶ月（フレックスタイム制／コアタイム11:00〜17:00、完全週休2日制） ・勤務地：東京都港区芝大門（東京本社）。一部リモート勤務も相談可能です ・報酬：経験に応じて設定します。交通費は実費支給 ・貸与PC、ディスプレイ、アーロンチェア、書籍購入補助あり ・在職中の方は、稼働日数を調整した副業形式での参加もご相談ください 【その後】 期間終了後、相互に合意できれば正社員としてご入社いただきます。正社員の想定年収は800〜1,500万円（フレックスタイム制、完全週休2日制、試用期間6ヶ月）です。

机上の学習と、実際にユーザーへ届くプロダクトを作ることの間には大きな隔たりがあります。その隔たりを、2週間・東京オフィスでの実務を通じて埋めていただくプログラムです。 【やること】 メンターとなる現役エンジニアが1名つき、実際のタスクを小さく切り出してお任せします。 ・SQLを使った閲覧ログの抽出と、推薦モデル向けの特徴量づくり ・作品・キャラクターなど非構造化コンテンツのデータ分析 ・ご経験とご志向に応じて、簡単なモデルの実装やLLMのプロンプト改善にも挑戦いただけます ・最終日に、取り組んだ内容と学びをチームへ報告していただきます 【環境】 インフラはGoogle Cloud、開発言語はPython、ツールはGitHub / Notion / Slack。従業員20名の少数精鋭チームなので、CEOやプロデューサーとも日常的に会話が生まれます。 【こんな方に】 ・ML領域は未経験だが、これを本業にしていきたいという意思がある方 ・不確実な課題に対して自ら手を動かして検証できる方 ・何よりエンタメコンテンツが好きな方 【条件】 ・期間：2週間（平日、10:00〜19:00目安。フレックスタイム制／コアタイム11:00〜17:00） ・勤務地：東京都港区芝大門（東京本社） ・日当を支給します。交通費は実費支給、貸与PC・ディスプレイ等の開発環境はこちらで用意します ・服装自由、フリーお菓子とCEOこだわりの浅煎りコーヒーがあります 【応募にあたって】 フルリモートの課題型プログラム（3日間・未経験歓迎）を通過された方を優先してご案内していますが、直接のご応募も歓迎です。プログラム終了後、相互に合意できれば正社員採用の選考へお進みいただけます。

「作ったモデルを、実際のプロダクトに組み込み、世の中にリリースする。」 これが私たちのML/LLMエンジニアに求める最大のミッションです。小説・ショートドラマ・AIキャラクターと拡大する事業群を横断するMLエンジンを、PoCで終わらせず本番実装まで持っていく。その難しさと面白さを、まずは設計課題という形で味わってみませんか。 【やること】 ・匿名化した実データの仕様書と、私たちが実際に直面しているサービス課題をお渡しします ・1,000万件超のアイテム群に対するパーソナライズの設計方針を、ドキュメントにまとめてください - アーキテクチャ構成、モデルの選定理由、推論の実現方法 - オフライン評価の設計と、本番でのA/Bテスト検証の設計 ・実装は任意です。設計の意図が伝われば形式は問いません ・最終日に現役のMLエンジニアと60〜90分の設計レビューを行います 【このプログラムの位置づけ】 選考ではなく技術交流として設計しています。提出物の所有権はご本人に帰属し、当社が業務に利用することはありません。オンライン完結・無償のため、転職を具体的に検討していない段階でも気軽にご参加いただけます。 【こんな方に】 ・機械学習エンジニア、またはソフトウェアエンジニアとしての実務経験が2年以上ある方 ・Pythonを用いたWeb APIの開発・運用経験、バックエンド開発の基礎知識をお持ちの方 ・レコメンドエンジンやLLMを活用したプロダクトの開発・運用経験がある方（歓迎） ・技術を「ユーザー価値」や「事業インパクト」に変換することにこだわりたい方 【進め方】 土日を含む2日間。稼働時間の指定はありません。レビュー日程は平日夜を含めて調整可能です。 ご関心が続くようであれば、東京オフィスでの有償・実務型プログラム（1ヶ月・正社員登用前提）をご案内します。

小説プラットフォーム『テラーノベル』、縦型ショートドラマ『テラードラマ』、AIキャラクター事業を展開するエンタメIPカンパニーです。1,000万件を超えるコンテンツ基盤の中から、ユーザーに最適な作品を届ける「レコメンデーション」は、私たちの事業成長の最重要テーマのひとつです。 このおためし転職では、その入口を3日間・フルリモートの課題形式で体験していただきます。 【やること】 ・作品メタデータと閲覧ログのサンプルデータ（匿名化済み）をお渡しします ・Pythonで簡単な推薦ロジックを実装し、結果をまとめて提出してください ・最終日にオンラインでレビュー会を実施し、現役のMLエンジニアがフィードバックします 【見ているポイント】 モデルの精度は問いません。「どんな仮説を立てたか」「なぜその手法を選んだか」「結果をどう評価したか」という思考プロセスを重視します。 【こんな方に】 ・機械学習をこれから仕事にしたい方 ・エンジニア経験はあるがML領域は未経験という方 ・エンタメコンテンツが好きで、技術を使って作品と読者を引き合わせることに興味がある方 【必要な環境・前提】 ・Pythonの基本文法が理解できること ・ご自身のPCとネット環境（開発環境の構築方法はご案内します） 【進め方】 土日を含めた3日間で完結します。稼働時間の指定はなく、ご自身のペースで進めていただけます。オンライン課題のため報酬は発生しません。 本プログラムを通過された方には、有償の実務型インターン（2週間・東京オフィス）をご案内します。