MLOps Engineer / キャディ株式会社
Salary: 700 - 1000 百万円
Next.jsPythonKotlinSparkGoTypeScriptExpressPyTorchPostgreSQLDockerGitRustJavaScalaC++ReactKubernetesAWS
Minimum year of experience: 3
CADDiMLOps Engineer
業務内容
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、キャディの持つ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。
以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。
- 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
CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。
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が可能な方(目安として日本語能力N1以上)
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
- ML 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改善・提供した経験
- 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
- Data-centricに機械学習モデルを改善するために、データ品質を高める施策を実施した経験
- BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験
- 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
- キャディのミッション「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」に共感する方
- 未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある方
- ML/MLOpsに必要な関連技術のキャッチアップに意欲的な方
- 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
- 変化が早く不確実性の高い状況において、前向きな姿勢と建設な議論を通じて業務を遂行できる方
- 相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方
給与
- 入社時年俸は700万円~1000万円程度を想定
- 昇給年2回
- 年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。
- 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, WebGL, WebAssembly
- バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch
インフラ
- Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh
データベース・データウェアハウス
- CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery
API
- GraphQL, REST, gRPC
監視・モニタリング
- Datadog, Sentry, Cloud Monitoring
環境構築
- Terraform
CI/CD
- Github Actions
認証
- Auth0
開発ツール
- GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook
コミュニケーションツール
- Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence