- どんな仕事か
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▽職務詳細
チーム内の1人目のMLOpsエンジニアとして、MLやLLMの学習や運用を支えるシステム全般や、プロダクトの中枢であるML・LLMをフル活用したエージェントシステムの開発をリードしていただきます。
■機械学習モデルの実験・開発・運用プロセスの設計、構築、効率化、自動化
■学習データ、モデル、実験結果の管理基盤の構築・運用
■CI/CDパイプラインの設計・構築・運用
■デプロイ戦略の策定と実行（安全かつ迅速なモデルデプロイの実現）
■モデルの評価や学習に活用できるシグナルの設計・実装
■モニタリングシステムの構築・運用、モデルのパフォーマンス監視と改善提案
■MLエンジニアと連携し、開発効率とプロダクト品質の向上を支援
■最新のMLOps関連技術の調査・導入検討、チームへの知見共有
▽開発環境
■言語・フレームワーク
-バックエンド: Python / FastAPI
-機械学習: Python / scikit-learn など
-LLM: LangChain， LangGraph， Langfuse
■技術基盤
-インフラ: AWS (ECS， Lambda， S3， Redis， SES， SNS， SQS， ELB， etc.)
-データベース: Aurora， Neptune
-AI/検索: Vertex AI(Gemini)， Bedrock，SageMaker，OpenSearch
■プロジェクト管理・ソースコード管理
-プロジェクト管理: JIRA
-ソースコード管理: GitLab， GitHub
-CI/CD: GitLab CI， GitHub Actions
■情報共有・開発支援
-情報共有: Slack， Google Workspace， esa.io
-開発支援: GitHub Copilot， NotebookLM， Cursor， Devin など
▽ポジションの魅力
■日本最大規模のリーガルデータを活用した、社会的意義の高いAIプロダクト開発に携われます
■今トレンドの専門領域に特化したAIエージェントの開発に携われます
■産学連携なども含め、最先端の技術を駆使した開発が可能です
■内社 - 求められるスキルは
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必須 【必須経験・スキル】
■Python等を用いた開発経験
■機械学習モデルやLLMを活用したシステムの運用経験
■クラウドプラットフォーム（AWS， GCP， Azure等）上での開発・運用経験
■コンテナ技術（Docker等）の利用経験
■機械学習の基本的な知識（モデル開発のライフサイクルへの理解）
【歓迎経験・スキル】
■機械学習モデルやLLMを含む大規模システムにおけるインフラ設計・構築・運用経験
■機械学習モデルの学習やLLMのファインチューニングを行うためのインフラ構築経験
■LangfuseやWeights & BiasesなどのLLMOps/MLOps関連ツールをを使った評価基盤構築経験
■IaC（Infrastructure as Code）ツール（Terraform， Ansible等）の利用経験
【求める人物像】
■世の中に新しい革新を起こしたい熱量と野望がある方
■最新の技術が好きな方。最新のLLMトピックに関心が高く、その適用に興味がある方
■技術はトップでありながら、ビジネスへの関心、シンクに関心がある方 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 給与はどのくらい貰えるか
- 800～1200万円
掲載期間25/11/27～25/12/10
求人No.MYN-10481766
