エウレカは、真剣にパートナーを見つけたいと考えている方に向けた恋活・婚活マッチングアプリ「Pairs（ペアーズ）」を運営している会社です。Pairsは、日本国内で累計登録数2,500万以上の日本最大級のオンラインデーティングアプリです。
2012年に日本版、2013年に台湾版・2025年に韓国版のサービス開始して以来、順調に成長を続け、70万人以上の方がPairsでお相手を見つけています。
2015年には、世界中でオンラインデーティングアプリを展開するMatch Groupにジョインし、私たちのミッションである「人生に”あってよかった”と思ってもらえるものを」を実現するため、日本国内だけでなく、グローバルで更なる成長を目指しています。

"Pairs" is an online dating app used by more than 25 million people in Japan. Since launch, we have received success stories from over 700,000 people. Pairs is the first-in-market to offer 24/7 in-house customer service, including text and image monitoring, so our users' safety and security are always ensured.

We created Pairs to help singles discover new and interesting ways to find a life partner. In the United States, more than 1 in 3 couples met their partner online. In Japan more than 70 per cent of singles claim to have no partner. As the number 1 online dating service in Japan, we're working hard every day to help singles find their true love. 
Since the release of Pairs in October 2012, we have helped to create opportunities for many users to find partnership and marriage. Pairs offers the opportunity to find an ideal partner that matches one's own values through various search features and a well-developed MyTag. 

Everyday, we receive many reports of successful matches from across Japan and from overseas. It is our hope that more and more opportunities for wonderful relationships will be created, which inspires us to improve our service every day.

実際の業務内容：

機械学習エンジニアとして、推薦や検索、自然言語処理や画像処理とその結果がシステムの中心となるプロジェクトに携わり、特に embeddings / vector search を用いた近傍検索、candidate generation / retrieval を含む推薦・検索機能の改善を通じて、プロダクトチームがそれらの結果を正しく利用し継続的にプロダクト指標を改善できる状態に導くこと。

As a Machine Learning Engineer, you will work on projects where recommendation, search, NLP, and image processing are core to the system.
You will focus on improving recommendation and search functionalities - particularly through embeddings, vector search, and retrieval (including candidate generation) - to enable product teams to effectively leverage these outputs and continuously drive product KPI improvements.

仕事の進め方：

• 機械学習エンジニアとしてプロダクトチームと共に企画段階からコミットし、プロジェクトの目的や評価指標、何をアウトカムとするかの定義からプロダクトマネージャを支援する。
• ハンズオンで分析及び概念実証を行い、プロトタイプを作成し、プロジェクト内外の理解を深めることで説明責任を果たしながら成功確率を高める。
• 性能（精度、UXに影響する処理速度等）、コスト、リードタイムなどのトレードオフを意識しながら機械学習コンポーネントを含むシステムの技術選定、設計、実装を行う。
• 専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録などの情報共有を行う。
  
  
• Partner closely with product teams from the early planning stage, supporting Product Managers in defining project objectives, success metrics (KPIs) and expected outcomes;
• Conduct hands-on analysis and proof of concept (PoC), build prototypes, and drive alignment across stakeholders by improving understanding of the solution and its impact;
• Design and implement ML-driven systems while balancing trade-offs across model performance (e.g., accuracy, latency impacting UX), cost and development lead time;
• Actively document and share knowledge, insights, and decisions using internal collaboration tools (e.g., documentation, meeting notes).

仕事から得られるもの：

• 国内最大級のオンラインデーティングサービスのデータを用いた機械学習を含む機能開発に企画段階からプロダクトチームと共に関わり、最適解を実現する為の過程で得られる知識とテクニカルスキル
• エウレカでは技術選択は全て開発者が責任を持って行っており、必要に応じて最新技術も積極的に活用できます
• サービスマインドの高いメンバーが多く、あるべき姿を議論しながら、調整力、コミュニケーションスキル、解決力を磨くことができます
• 定性・定量のバランスを持った高度で本質的なデータ・ドリブン組織の推進・実務経験
• 外資系IT企業ならではの論理性、圧倒的スピードのある開発経験
• 英語力（親会社や外国籍メンバーとのコミュニケーションのため英会話学習をサポート。また、社内メンバーの国籍は、台湾・韓国・フィリピン・オーストラリア・イギリス・アメリカ・フランスと多種多様です）
• 開発を通した社会貢献（晩婚化問題、少子化問題、人生における自由な選択etc.）
  
  
• Work on machine learning–driven feature development using data from one of the largest online dating services in Japan, collaborating with product teams from the planning stage, and gaining knowledge and technical skills through delivering optimal solutions;
• At Eureka, engineers own technology decisions and are empowered to adopt the latest technologies as needed;
• Work with highly service-oriented team members and develop coordination, communication, and problem-solving skills through discussions on best practices;
• Gain hands-on experience in driving a truly data-driven organization that balances both qualitative and quantitative perspectives;
• Experience the logical thinking and high-speed execution typical of a global IT company;
  Improve English skills through communication with global stakeholders and international team members across Match Group(English learning support is provided);
• Contribute to social impact through product development (e.g., addressing declining birth rates, delayed marriage, and enabling freedom of choice in life).

• 開発言語：Python, Go
• データベース：BigQuery, Amazon Aurora MySQL, DynamoDB, Redis, Elasticsearch
• データ処理：Google Cloud Vertex AI, Google Cloud Dataflow, Cloud Pub/Sub, Fluentd, Fluent Bit, dbt, Dagster etc
• BIツール：Tableau, Superset
• 構成管理：Terraform
• 開発、その他：GitHub, Slack, Jira, Confluence
• Google Workspace 各種ツール：Google Sheets / Google Slides
• AIツール：ChatGPT Enterprise / Codex, Claude Code, Cursor, Gemini(Google Workspace),, その他自社開発AIツール及びプラグイン
• LLM運用 / 監視：Langfuse(self-hosted)
• インフラ：AWS/Google Cloud 各種サービス
  
  
• Programming Languages: Python, Go
• Databases: BigQuery, Amazon Aurora MySQL, DynamoDB, Redis, Elasticsearch
• Data Processing: Google Cloud Vertex AI, Dataflow, Pub/Sub, Fluentd, Fluent Bit, dbt, Dagster, etc.
• BI Tools: Tableau, Superset
• Infrastructure as Code: Terraform
• Development & Collaboration: GitHub, Slack, JIRA, Confluence
• Google Workspace: Google Sheets, Google Slides
• AI Tools: ChatGPT Enterprise, Codex, Claude Code, Cursor, Gemini (Google Workspace), as well as internally developed AI tools and plugins
• LLM Observability / Monitoring: Langfuse (self-hosted)
• Infrastructure: AWS and Google Cloud services