MLOps Engineer 求人情報

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、データを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。

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

• 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
• ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる

チームについて

• エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが各種機能開発、データ基盤開発、機械学習/MLOps、R&Dなど、1チーム4〜6名程度×10数チームに分かれて活動
• 海外メンバーも活躍可能な多国籍な組織構築

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++など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などを用いた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
• データ中心の機械学習モデル改善のためにデータ品質を高める施策を実施した経験

求める人物像

• ミッションに共感し、未経験の技術に挑戦する姿勢がある方
• 本質的な課題に向き合い、当事者意識を持って行動できる方

給与

• 入社時年俸は700万円～1200万円程度を想定
• 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, Node.js), PyTorch
• インフラ: Google Cloud, GKE
• データベース: CloudSQL, BigQuery

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（エンジニア）
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おり、週1回程度の出社推奨日あり
• 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
• 休日: 完全週休2日制（土日祝）
• 福利厚生: 社会保険完備、書籍購入支援、外部研修受講費支給など

応募をご希望の方は、詳細についてご相談ください。