仕事内容

Nehan株式会社では、「新しい公共を共に創ろう」をミッションに、自治体や官公庁と取引をする企業向けのAIプラットフォーム「Labid」を開発・提供しています。
Labidでは、ユーザーの業務文脈に応じたレコメンド・ランキングの需要が増えています。
シニアエンジニアが設計方針と評価基盤を整える一方で、実装・実験・改善を回す実行力が必要です。
必要なのは、設計方針を理解し、レコメンド・ランキングの実装と改善を自律的に進められるMLエンジニアです。

【ミッション】

【レコメンドを実装・改善する】
複数のユースケースにまたがるレコメンド・ランキングの実装と実験を担います。

【改善を回す】
オフライン評価と実利用データのズレを見て、継続的に精度を上げます。

【プロダクトに載せる】
設計からリリースまで一貫して担当し、既存プロダクトに組み込みます。

【具体的な業務】
- レコメンド・ランキングモデルの実装・改善
- 顧客データと行政データを組み合わせた特徴量・スコアリングの実装
- オフライン評価の実行と結果分析
- 実験設計・A/Bテストの実施
- PdM・バックエンド・Applied AIエンジニア・シニアMLエンジニアとの連携
- 失敗ケースの分析と改善提案

必要な経験・スキル

【必須スキル】
- レコメンドまたはランキングを本番に出し、精度または事業指標で改善した経験
- 構造化データを特徴量にしたML実装経験
- Python等を用いたML実装の経験
- オフライン評価を実行・分析した経験
- 設計方針を理解し、実装を自律的に進められること

【歓迎スキル】
- データの収集・抽出・加工から評価まで関与した経験
- コールドスタートが厳しい領域（BtoB、マッチング、広告等）の経験
- 検索とランキングを接続した経験
- LLMを説明・補助に使った経験
- 公共・行政領域への関心

【求める人物像】
- 設計から実装、改善と幅広い業務を自分でキャッチアップしながら担当できる方
- PdM・エンジニアなど他メンバーとディスカッションし、仕様や優先順位の意思決定に参加できる方
- 精度の数字だけでなく、実利用での効果まで見たい方

Nehan株式会社について

Vision

【MISSION】
新しい公共を共に創ろう

人口減少や技術革新により、行政機関だけでの公共サービス提供が難しくなる中、市民・NPO・企業など多様な主体による「新しい公共」の実現が求められています。しかし現状では、特定事業者への依存や行政の知見不足により、効果的な課題解決が進んでいません。私たちは、より多くの民間団体が公共課題の解決にチャレンジし、そのプロセスを通じて行政とのノウハウ共有を進めることで、すべての人が当事者として参画する、新しい公共の実現を目指します。

事業内容

私たちNehan株式会社は、年間約27兆円規模に達する日本の公共調達市場において、民間企業の参入と課題解決を後押しするAIデータプラットフォーム「Labid（ラビッド）」を開発・提供しています。

公共営業は民間営業とは異なる独特の複雑さを持ちます。全国2,000以上の行政機関が各々のウェブサイトで入札情報を公示するため網羅的な情報収集が難しく、膨大な仕様書の精査や提案書作成に多大な工数がかかります。また案件データが蓄積されないため、過去の入札実績を戦略的に活用することもできていません。こうした公共営業特有の非効率が、企業の参入障壁を高め続けています。

Labidは、入札情報の収集・精査を生成AIで自動化し、案件発見から案件管理・提案書作成支援までを一貫して支える公共営業特化のプラットフォームです。仕様書AIサマリ機能により案件精査の時間を最大10分の1に圧縮し、カード形式の案件管理機能で進捗を直感的に把握、さらに仕様書をもとにPowerPoint形式の提案書たたき台を自動生成します。導入企業からは一人あたり月20時間以上の生産性改善が報告されており、スタートアップから上場企業・大手企業グループまで幅広くご活用いただいています。

民間の力で公共課題を解き、すべての人が当事者として参画できる「新しい公共」の実現を目指しています。