以下、会社関連情報や応募フォームを除き、Markdown形式で成形した求人票です。
シニアMLOpsエンジニア
事業ミッション・背景
「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というミッションのもと、スキマバイトマッチングプラットフォームを全国に展開。社会課題となっている労働人口不足や職場環境の改善など、「人」に関する経営課題の解決に取り組んでいます。
サービスリリースから約6年で、
- ワーカー数: 1,100万人
- 導入事業者数: 180,000企業
- 導入事業所数: 369,000拠点 を突破（2025年4月時点）。
今後はさらにスポットワークを広げ、国内労働市場の課題を解決するのみならず、「はたらく」以外の多様なアプローチでも「一人ひとりの時間を豊かに」する挑戦を続けます。
募集背景
サービス・ユーザー・ビジネスの急成長に伴い、より強固かつ拡張性の高いML基盤構築が必要となっています。MLパイプライン自動化、Feature Store構築、CI/CD、ライブラリ開発等を進めてきましたが、更なる拡大や全社展開を目指し、枠組みにとらわれない幅広い視野のMLOpsエンジニアを募集します。
業務内容
- 機械学習ソリューションの価値を安定して提供するMLOps基盤の構築・運用
- MLOpsパイプラインの構築・保守・運用
- ML APIサーバーの設計・開発・運用
- MLデータパイプライン構築
- MLワークフローの設計・開発・運用
- 社内向けライブラリ開発
- 生成AIの開発・運用・ルール整備
- テックスタック標準化と運用の仕組み作り
- IaCによるインフラ管理
- CI/CDによる自動デプロイ
- サービス監視設計・運用
- サイト信頼性向上（パフォーマンスチューニング等）
- データサイエンティストへの教育・スキルトランスファー、採用
- ML基盤活用戦略の策定・推進、啓蒙活動
扱うデータ
- アプリユーザーのアクセスログ
- 募集内容やマッチング情報
- レビュー・評価情報、広告効果データ
- 問い合わせ情報、営業活動データ等
部署の特徴
データサイエンスグループで働く魅力
- アルゴリズム、モデル、ツール選定をメンバー間で積極議論・提案できる文化
- データサイエンティスト・MLOpsエンジニアが一体となりアジャイル開発
- モデル作成だけでなく、運用・継続学習・精度監視まで重視
- 大規模データで多様な分析・モデル構築に携われる
- 優秀メンバーが集結、相互に学び合う環境
インタビュー記事
採用要件
必須スキル（ハード）
- SQL・Python等でのデータ抽出/加工を含むシステム開発（5年以上）
- VertexAI, Kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等MLフレームワーク開発・運用経験
- dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験
- Gitを利用したチーム開発経験
- GitHub/GitLab CI/CD自動化/運用経験
- IaC開発経験
- 複数技術スタックでのMLパイプライン構築・運用（直近含め3年以上）
- 商用環境でのML機能構築・運用（直近含め3年以上）
- クラウド開発（特にGoogle CloudまたはAWS、直近含め3年以上）
- 運用を考慮した技術選定・アーキ設計
- インフラ・アプリレベルのセキュリティ（VPC、クラウド認証等）実務経験
必須スキル（ソフト）
- チーム内外と円滑なコミュニケーション
- ミッション・事業価値への共感
- 当社バリュー適合
- インプット・情報収集
- 自ら考え手を動かす、巻き込み推進力
- 配慮を伴うロジカルコミュニケーション
歓迎スキル
- k8sにおけるPod/Service開発・運用経験
- Web系開発及び運用実務経験
募集ポジション・待遇
- 職種 ：シニアMLOpsエンジニア
- 雇用形態：正社員
- 年収 ：10,000,000〜15,000,000円
- 年2回人事考課による給与改定
- 業績賞与制度あり
- 勤務地：東京都港区（本社）／フルリモート可
社内制度（一部）
- 従業員持株会
- タイミーアプリ利用時の報酬上乗せ制度
- 書籍購入／セミナー費用補助
- 部活動・チームビルディング補助
- 結婚祝い金
- フルリモートワーク可
選考フロー
- カジュアル面談
- 書類選考
- 一次面接（現場メンバー）
- 二次面接（GM・部長）
- 最終面接（CTO）
- ※リファレンスチェック・適性検査を依頼する場合あり
参考リンク
※会社名、代表者名、所在地等の情報は割愛しています。