当社は小説プラットフォーム『テラーノベル』を起点とし、自社IPのパブリッシングや縦型ショートドラマプラットフォーム『テラードラマ』を展開するエンタメIPカンパニーです。 「日本の創作文化を産業に」をパーパスに掲げ、日本発IPを創出／開発し、日本から世界に届ける取り組みを行っています。 コンテンツの数・種類が増えれば増えるほどレコメンデーションによるアイテム推薦アルゴリズムの効果は増大します。テラーノベルには1000万を超えるコンテンツが存在しており、テラードラマのコンテンツも今後さらに増えていきます。 推薦・機械学習エンジニアはプラットフォーム内のユーザの行動イベント、コンテンツ分析を行い、ユーザに最適なコンテンツを届けることを目的とし、KPI 向上のための具体的な施策の立案・実装を担当します。 【業務内容】 - テラーノベル・テラードラマにおけるユーザ向けのコンテンツ推薦モデルの仮説立案・実装・検証 - データ分析ダッシュボードの設計・運用 - 種々のデータパイプラインの構築 - コンテンツ（小説、マンガ、ドラマ脚本）の分析 - 脚本家・プロデューサと協力してコンテンツの制作支援 - 社内向けのツールの提供 【技術スタック】 - インフラ: Google Cloud (Cloud Composer, Dataflow, Compute Engine) - 開発言語: Python (uv, Airflow, scikit-learn, RecBole, Vertex AI, Gemini/Claude) - DWH: BigQuery - アナリティクス: Byteplus DI, Google Analytics, Looker Studio 【ツール】 - ソースコード管理: GitHub - プロジェクト管理: Linear - ドキュメント: Notion - チャット: Slack
