MLOps Engineer

職務内容

MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。また、データ収集のためのパイプライン構築やデータ活用の促進をリードします。

業務例

• 機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築
• 本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装
• VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用
• 推論・学習プラットフォームのコストの最適化
• モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化

得られる経験

• 熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
• 機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験
• 技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験
• チームメンバーと距離が近く、業務を通じて広がる仕事の幅

応募資格（必須）

• Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験
• Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
• Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験
• Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C++等によるアプリケーション開発経験
• 日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力

応募資格（歓迎）

• Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験
• MLOps、SREに関連した開発経験
• 大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験
• Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験
• 機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識

求める人物像

• ミッションに共感し、学び挑戦する姿勢がある方
• 本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方
• 変化が早く不確実な状況でも前向きに業務を遂行できる方
• 他者をリスペクトし、建設的なコミュニケーションができる方

給与

• 入社時年俸は700万円～1200万円程度を想定
• 昇給年2回
• ストックオプション制度あり

開発環境

• 言語: フロントエンド: TypeScript / バックエンド: Rust, TypeScript, Python
• フレームワーク・ライブラリ: フロントエンド: React, Next.js / バックエンド: Rust (axum), Node.js
• インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine
• データベース: CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery
• API: GraphQL, REST
• 監視・モニタリング: Datadog, Sentry
• 開発ツール: GitHub, Figma

採用フロー

1. カジュアル面談（希望された場合）
2. 書類選考
3. 技術課題（オンラインのコーディングテスト）
4. 人事面談
5. 技術面接
6. 最終面接
7. オファー面談

募集要項

働き方

• リモートワークをベースとしていますが、週1回程度の出社推奨日。
• フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00）

雇用形態

• 正社員
• 試用期間3ヵ月

休日

• 完全週休2日制（土日祝）
• 年次有給休暇、夏季休暇、年末年始休暇、看護・介護休暇、リフレッシュ休暇、慶弔休暇

手当・福利厚生

• 交通費実費支給
• 子ども手当
• 社会保険完備、PC支給、健康診断全額補助

その他

• 詳細な連絡先や応募方法等については、正式な採用サイトにて確認してください。