AIプラットフォームエンジニア

ミッション

noteには、6,000万件を超えるコンテンツと多様なユーザーデータがあります。
ミッションは、これらのデータを活かし、「最適な創作と読者を結びつける推薦基盤」を発展させることです。
機械学習をベースに、大規模言語モデル（LLM）やベクトル検索など、生成AI周辺の技術も取り入れます。
これにより、クリエイターの集客とユーザーの利用体験の向上を同時に、かつ最大限に実現します。

具体的な業務イメージ

• おすすめ機能や検索機能の要件定義、目標指標の設計、技術の選定。
• ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴を抽出するデータ処理の仕組みを設計、運用。
• LLMや埋め込み（Embeddings）技術を使い、コンテンツの理解や、検索の基盤を設計、運用。
• 推論パイプラインや、LLM/機械学習モデルの開発・運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、より良い状態にする。

【プロジェクト例】

• ユーザーの行動とコンテンツ情報に基づいた推薦エンジンの開発と改善。
• コンテンツを適切に分類する仕組みの開発と改善。
• 記事評価機能の開発と改善。その運用をチームで支援。
• 信頼性・安全性を高めるためのフィルタリング。具体的には、悪意ある行動を検知し、LLMで判断する機能です。
• 古くなった機械学習基盤を最新の技術に更新し、性能と費用の改善。
• 新規事業における検索・おすすめの仕組みの企画、開発、改善。

技術スタックや開発環境についてはこちらの記事をご覧ください！
note社のエンジニアとして働くことに興味をお持ちの方へ

また、今年度取り組む課題については、ぜひこちらの記事をご覧ください。
noteエンジニアが2026年に挑戦する、重要課題14選

ポジションの魅力

• 多様なコンテンツとコミュニティから生まれる、ユニークなデータを扱って開発ができます。
• 国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、運用経験を積むことができます。
• LLMを推薦に活かす、実践的な知見を蓄積できます。
• 最新のAI技術を積極的に取り入れ、発信することが奨励される文化があります。
• 技術選定や開発計画（ロードマップ）の決定に大きな裁量を持ちます。基盤構築の核として活躍できるポジションです。

こんな方と働きたい

• 当社のミッション･ビジョン･バリューに共感し、その成功に強い意志で臨める方
• 新しい技術に高い感度を持ち、プロダクトの品質を高めたい方
• 環境の変化に柔軟に対応し、議論を推進できる方
• 計測と実験を重んじ、データドリブンに意思決定できる方
• 技術以外の要素もある複雑なビジネス課題に取り組み、解決を楽しむマインドを持つ方
• 生成AIの最新技術を積極的に取り込み、基盤を改善していくことに強い興味がある方

※当社のミッション･ビジョン･バリューについてはこちらをご確認ください！

必須スキル・ご経験

以下すべてのご経験をお持ちの方

• 機械学習/LLMパイプラインの構築やモデルの運用のご経験（1年以上）
• システムパフォーマンスを考慮したLLM・機械学習システム構築のご経験（ベクトル検索など）
• 大規模データ環境でのデータ処理のご経験
• 大規模データ環境でのデータ分析のご経験
• 一定のビジネス上のKPIを定めてシステム運用をしたご経験

歓迎スキル・ご経験

• 大規模なデータ環境での推薦アルゴリズムの開発運用のご経験
• Pythonプロジェクト管理・システム運用のご経験（uv, virtualenv など）
• Databricksのご経験
• PyTorchなどの推論の効率化に関する知識とご経験
• IaCの業務での利用のご経験
• A/Bテストおよびモデル評価の知識とご経験

開発環境

■開発環境について
【プログラミング言語とフレームワーク】
機械学習システムの開発は言語として主にPythonを使用しています。
ライブラリに関してはタスクに応じて適切に選択できますが、Databricks上で実行できることを前提にしています。
システム間通信のためのスキーマ言語としては、Protocol Bufferを採用しています。

【開発環境】
Jupyter Notebook on Databricksを利用しています。
Pythonプロジェクトとしてパッケージする時にはrye(uv backend)を利用しています。

AIコーディングエージェントはいずれかから利用可能です。

• Claude Code
• Cursor
• Codex

【データ処理基盤】
SnowflakeかDatabricksのSparkを利用して、大規模データの処理をしています。
Snowflakeがnoteのデータ基盤なので、noteのデータを利用する際にはこちらを利用しています。
DatabricksはAI・ML基盤として利用していて、Snowflakeのデータを一部コピーして訓練・推論をする時に利用しています。

【マネージドクラウドサービス】

• Databricks on AWS
• Qdrant

■その他社内で使われている技術スタック

• 開発言語: Ruby、Python、Go、JavaScript、TypeScriptなど
• フレームワーク: Ruby on Rails、Nuxt.js、Next.js、など
• データベース: MySQL、Redis、DynamoDBなど
• CI/CD: Circle CI、GitHub Actions、Cloud Buildなど
• DWH: Snowflake, Databricks

みなさんに読んでいただきたい記事

• エンジニア採用ページ「note engineering team
• エンジニアのカジュアル面談、一問一答！
• noteは街ってどういうこと？ noteのCEOにいまさらながら、聞いてみた

活躍中のエンジニア

https://note.com/chov/

給与

700万〜1,200万
※ご経験・スキルを考慮の上、当社規定により決定いたします。
※上記金額には、月45時間相当の固定残業代を含みます。超過分は別途支給いたします。
例：月給30万円の場合、固定残業代（7万9,400円）が45時間分に相当します。

noteについて

私たちは「だれもが創作をはじめ、続けられるようにする」をミッションに、表現と創作の仕組みづくりをしています。

noteはクリエイターが文章や画像、音声、動画を投稿して、ユーザーがそのコンテンツを楽しんで応援できるメディアプラットフォームです。
サービスを開始したのは2014年4月。現在、約7,520万件の作品が誕生し、会員数は1,178万人（2026年2月末）に達しています。

また、2019年より法人向け高機能プラン・note proの提供を開始。ブランディングやリクルーティングなどを目的に、多くの法人に利用いただいています。

さらにnote社は2022年12月、東証グロース市場への上場を果たし、第二のフェーズへと歩みはじめました。
これからも素敵なクリエイターのみなさんを支援し、noteをさらに成長させるため、新たな仲間を探しています。

勤務時間

フレックスタイム制
（コアタイム11:00〜16:00、フレキシブルタイム6:00～11:00/16:00～22:00）
※標準労働時間：8時間/日

雇用形態

正社員（試用期間：3ヶ月、期間中の待遇変更なし）

勤務地

東京都千代田区麹町6丁目6-2 番町麹町ビルディング

諸手当

• 通勤手当（月額上限2万円まで実費支給）
• 時間外勤務手当（固定残業時間を超えた分を別途支給）

福利厚生

• 各種社会保険完備（健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険）
• コンテンツ購入補助制度（月額5,000円）
• AI手当（500円*勤務日数・上限60,000円/半年）
• テックチャレンジ補助制度（年間最大12万円）
• AIツール全社員配布（「Gemini Pro」「Claue Code」など）
• 持株会奨励金
• シックリーブ
• 大切な人のケア休暇
• その他：noteの福利厚生・働き方

休日休暇

• 完全週休二日制（土曜、日曜）、祝日、年末年始休暇
• 有給休暇：入社時に10日間付与
• 特別休暇：慶弔休暇、生理休暇、裁判員休暇
• 休業制度：産前産後休業、育児･介護休業、子の看護休暇

選考プロセス

（カジュアル面談） → 書類選考 → 面接（2〜3回） → オファー面談 → 内定
※原則オンライン実施となります。オフラインでの実施をご希望される場合は別途ご相談ください。
※選考期間は2〜4週間程度を想定しております。
💡まずはお気軽にご応募ください！

アクセス

東京都千代田区麹町6丁目6-2

• JR各線 四ツ谷駅（麹町口）徒歩2分
• 東京メトロ 丸ノ内線・南北線 四ツ谷駅 徒歩3分
• 東京メトロ 有楽町線 麹町駅（出口2）徒歩6分