【プロダクトマネージャー（ML） / 正社員】累計ダウンロード800万を突破した生活圏サービス「カウシェ」のMLプロダクトを担うPdMを募集

仕事内容

MLをプロダクトに組み込み、お客様の体験と事業の数字の両方を動かすことがミッションです。どのようなML施策をやるか、やらないかを決め、MLエンジニア・データサイエンティストと一緒に、企画からリリース・効果分析までを一貫して担います。モデルの実装そのものはMLエンジニアが担い、PdMは「何を最大化するか」「なぜそれを作るか」「どのような体験を実現するか」を決めます。 主に見る数字は、フィードGMVと広告収益です。 ・ML施策の企画と優先順位づけ。事業の数字から逆算して、MLで解くテーマを決める ・A/Bテストの設計、評価指標の設計、ロールアウトの判断 ・MLエンジニア・DSと協働した、モデル改善の方向づけ。実現可能性と工数を対等に議論する ・MLの成果をUI/UXに落とし込む企画 ・探索を促す体験やログ設計など、MLが学習し続けるデータの循環づくり ・必要に応じて外部の推薦エンジンと内製モデルの比較評価、移行の判断 担当しうる領域の例です。 ・商品レコメンド：ファームやフィードで、検索しないお客様が「欲しくなる瞬間」を作る ・広告送客×レコメンド（直近の最優先）：広告送客とレコメンドを掛け合わせ、広告収益とフィードGMVを同時に伸ばす。広告配信のパーソナライズと最適化 ・UGCレコメンド：「みんなの投稿」の表示最適化。商品レコメンドとモデル・特徴量が共通なので、同じチームで見る ・実験・評価の仕組み：A/Bテストと評価指標の設計。1サイクル2〜3週間かかっている改善の高速化 ・これから広げる領域：プライシング、出品者への改善提案、UIの出し分け 会社の状況や成果に応じて、担当する領域が広がったり移ったりすることも前提です。 【このポジションで向き合う難題】 ・「何を買うか決まっていない」お客様に、何を見せるか。新規のお客様には購買データもほとんどありません。ファーム内の行動などカウシェ固有のシグナルから嗜好を読み、体験に変える必要があります。 ・短期と長期、収益と体験のトレードオフを決める。購入率に寄せすぎればお客様の長期的な価値を削り、広告を増やせば体験が損なわれます。探索と収益、新商品と既存商品、広告と体験のどこに線を引くかを、実験と数字で決めていく仕事です。 ・お客様の体験のための技術の追求。レコメンド機能は内製・外部ツールの活用、そもそもルールベースでの出し分けなどデータと手法の組み合わせが無数にあります。あくまでお客様の体験を追求し、そのために必要十分な技術を選定し続ける必要があります。 【仕事の魅力】 ・1日平均38分・月20日以上という、ECとしては異例の高密度な行動ログがあります。一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。精度の高いモデル設計を可能にする他社にはないデータ資産です。 ・MLの使いどころを決める側に立てます。推薦・広告・UGC・プライシングのうち、次に何をMLで解くかを、優先順位づけから自分で設計できる裁量があります。 ・打った手への反応が速く、数字で返ってきます。施策リリースのサイクルは高速で、仮説をすぐ実装し、A/Bテストで確かめられます。 ・CXO（Chief Experience Officer）直下で、担当領域の中期ロードマップを自分の手で描けます。 ・成果を出した後は、担当領域を広げたり、ML領域全体を率いたりと、キャリアの幅を広げられる可能性があります。 【チーム・一緒に働く人】 直属上司は、執行役員CXO 佐藤俊輔です。1998年生まれ。カウシェには創業期からマーケティングインターンとして関わり、2022年に新卒入社。2023年に「カウシェファーム」を企画構想し、開発チームを率いて同年リリース。2024年に部長、2026年に執行役員CXOに就任しました。 その他、MLエンジニア・データサイエンティストと日々一緒に動きます。 ※業務内容の変更の範囲：当社事業に関わる業務全般