Machine Learning Engineer, Recommendation Algorithm / 機械学習エンジニア, レコメンデーションアルゴリズム

Japanese JD follows / 英文の後に和文JDが続きます

About SmartNews 

SmartNews is a leading global information and news discovery company dedicated to delivering quality information to the people who need it. Thanks to our unique machine-learning technology and relationships with more than 3,000 global publisher partners, we provide news that matters to millions of users.

Founded in 2012 in Tokyo, SmartNews also has offices in Osaka (Kansai Office), Palo Alto, New York and Singapore. If you share our vision and are passionate about our mission, we encourage you to apply!

About Team

The Vertical Ranking Team builds the machine learning systems that power personalized experiences across SmartNews. We partner closely with Product and Business teams to design and deploy scalable recommendation solutions that drive user engagement and revenue growth across key surfaces such as For You, Push Notifications, Follow Recommendations, Search, Ads, and emerging vertical experiences.

Our work sits at the intersection of business impact and ML innovation. We translate product requirements and strategic priorities into high-performing ranking strategies that optimize engagement, retention, and monetization. From feature design and model development to experimentation and online iteration, we play a critical role in evolving and enhancing the recommendation pipeline to deliver measurable results.

We operate in a fast-moving environment where real-world impact matters. Every model is evaluated against clear business metrics. By leveraging large-scale behavioral data, advanced modeling techniques, and rigorous A/B testing, we continuously refine performance and elevate the quality of recommendations for our users.

Our team values strong ownership and accountability. Each initiative is grounded in data, aligned with business goals, and contributes to strengthening both vertical strategies and the broader recommendation ecosystem.

If you’re passionate about applying machine learning to solve meaningful business challenges, shaping recommendation strategies that directly influence growth, and collaborating cross-functionally to turn data into impact, the Vertical Ranking Team offers a unique opportunity to drive results at scale.

Responsibilities

In this role, you will translate business goals and product strategies into impactful machine learning solutions that power personalized experiences at scale. You will design, experiment with, and optimize ranking strategies that directly influence user engagement, retention, and monetization across key SmartNews surfaces.

You will collaborate closely with Product, Business, and cross-functional engineering teams to identify opportunities, define success metrics, and deliver measurable improvements through data-driven experimentation. By continuously refining models, features, and ranking logic based on performance insights and user feedback, you will help evolve our recommendation systems to drive sustainable business growth.

• Translate business objectives and product requirements into scalable ranking strategies and machine learning solutions that drive engagement, retention, and revenue growth.
• Design, develop, and iterate on ranking models, features, and optimization strategies across key surfaces such as For You, Push Notifications, Search, and Ads.
• Lead end-to-end experimentation, including hypothesis formation, offline evaluation, A/B testing, and online performance analysis to ensure measurable impact.
• Partner closely with Product, Business, and Engineering teams to define success metrics, prioritize initiatives, and deliver data-driven insights.
• Analyze large-scale user behavior data to identify opportunities, diagnose performance gaps, and continuously improve recommendation quality.
• Contribute to the evolution of the recommendation pipeline by refining modeling approaches, improving feature effectiveness, and driving scalable best practices.

Requirements

Minimum requirements

• Business-level proficiency in Japanese, with the ability to collaborate effectively with local Product and Business stakeholders
• Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Engineering, Statistics, Mathematics, or a related quantitative field.
• Strong foundation in machine learning fundamentals, including supervised learning, model evaluation, feature engineering, and basic optimization techniques.
• Proficiency in Python and experience with common ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, or similar).
• Solid coding skills with attention to code quality, readability, and maintainability.
• Experience working with data processing tools (e.g., SQL, Pandas, Spark, or similar) and handling large-scale datasets.
• Understanding of experimentation methodologies such as A/B testing and basic statistical analysis.
• Strong problem-solving skills and the ability to translate business questions into data-driven approaches.

Nice to have experiences/skills

• Internship or project experience in recommendation systems, ranking, search, ads, or personalization-related domains.
• Hands-on experience with large-scale data processing frameworks (e.g., Spark) or distributed training environments.
• Familiarity with deep learning models commonly used in recommendation systems (e.g., embeddings, sequence models, multi-task learning).
• Exposure to online serving, model deployment, or production ML workflows (e.g., feature pipelines, monitoring, model iteration).
• Understanding of user behavior analysis, growth metrics, and business-driven optimization.
• Contributions to open-source projects, research publications, Kaggle competitions, or other demonstrated passion for applied machine learning.

Related Links

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Working condition

• Office Location: Tokyo

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Benefits

Benefits available at the SmartNews Tokyo Office

• All healthcare and social insurance required by the Japanese labor law, plus annual health check
• Visa sponsorship and overseas relocation support available for eligible candidates

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＜日本語JD＞

スマートニュースについて

スマートニュースは2012年6月15日の設立以来、「世界中の良質な情報を必要な人に送り届ける」をミッションに掲げ、日本と米国でニュースアプリ「SmartNews」を開発、国内のニュースアプリとしては最大級のユーザー数を誇ります。世界中の膨大な情報を日夜解析し続けるアルゴリズムと国内外の3,000媒体以上ものメディアパートナーとの強力な提携関係のもと、スマートデバイスに最適化された快適なインターフェースを通じて、良質な情報を一人でも多くの利用者に効果的に届けることで、これからも社会に貢献していく考えです。

スマートニュースは東京、大阪（関西オフィス）、パロアルト、ニューヨーク、シンガポールにオフィスを構えています。私たちとともにグローバルスタートアップとして、ミッションの実現を目指していただける方は、ぜひご応募ください。

チームについて

Vertical Ranking Teamは、ユーザーに最適化されたコンテンツを届けるため、機械学習システムの開発を担っています。プロダクトおよびビジネスチームと密に連携し、ユーザーエンゲージメントと収益成長を最大化するレコメンデーションの設計・実装を行っています。特徴量設計からモデル開発、実験設計、オンライン改善まで一貫して担い、レコメンデーションパイプラインの進化をリードしています。

スピード感のある環境で、実際のユーザー体験や事業成果に直結する取り組みを行っています。すべてのモデルは明確なビジネス指標で評価され、大規模なユーザー行動データと高度なモデリング、厳密なA/Bテストを通じて継続的に改善を行い、レコメンデーションの質を高めています。

機械学習を用いてビジネス課題を解決し、成長に直結するレコメンデーション戦略を構築したい方、また部門横断でデータから価値を生み出すことにやりがいを感じる方にとって、Vertical Ranking Teamは大きなインパクトを生み出せる環境です。

業務内容

事業目標やプロダクト戦略をもとに、パーソナライズ体験を支える機械学習の仕組みを構築していただきます。利用者一人ひとりに最適な情報を届けるため、ランキングの設計・検証・改善を行い、利用率や継続利用、収益の向上に直接貢献していただきます。

プロダクト、ビジネス、エンジニアリングなどの各チームと連携しながら、課題の特定や指標の設計を行い、データに基づいた改善を進めていきます。モデルや特徴量、表示ロジックを継続的に見直し、ユーザーの反応や分析結果をもとにレコメンデーションの精度や仕組みを進化させていく役割です。

• 事業目標やプロダクト要件をもとに、ランキング設計および機械学習の仕組みを構築
• 「For You」「プッシュ通知」「検索」「広告」などの主要機能における、モデルや特徴量の設計・開発・改善
• 仮説立案からオフライン評価、A/Bテスト、リリース後の効果検証まで、一連の実験プロセスをリード
• 大規模なユーザーデータを分析し、改善機会の特定や課題の原因分析
• モデル手法や特徴量の改善、開発プロセスの標準化

必須要件

• コンピュータサイエンス、工学、統計学、数学、または関連する定量系分野における学士号または修士号
• 教師あり学習、モデル評価、特徴量設計、基本的な最適化手法など、機械学習の基礎知識
• Pythonの実務経験、およびPyTorchやTensorFlowなどの主要な機械学習フレームワークの使用経験
• コードの品質や可読性、保守性を意識した開発スキル
• SQL、Pandas、Sparkなどのデータ処理ツールを用いた実務経験、および大規模データの取り扱い経験
• A/Bテストなどの実験設計や、基礎的な統計分析に関する理解
• 課題解決力があり、ビジネス上の問いをデータに基づいたアプローチに落とし込める力
• 英語および日本語でのビジネスレベルのコミュニケーション能力

歓迎要件

• レコメンデーション、ランキング、検索、広告、パーソナライズなどの領域におけるインターンまたはプロジェクト経験
• Sparkなどを用いた大規模データ処理や、分散環境での学習に関する実務経験
• レコメンデーションで用いられる深層学習モデル（埋め込み、系列モデル、マルチタスク学習など）への理解
• モデルの本番環境への導入や運用（特徴量パイプライン、モニタリング、継続的な改善など）に関する基礎的な知識または経験
• ユーザー行動の分析やグロース指標に関する理解、およびビジネス観点での最適化への関心
• オープンソースへの貢献、論文発表、Kaggleなどのコンペ参加など、実務外での機械学習への継続的な取り組み

関連リンク

• 従業員インタビュー

勤務条件

• 勤務地：東京オフィス
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ベネフィット

• 毎年の健康診断
• 日本の労働法で必要とされるすべての医療保険と社会保険の適用
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