- なぜ募集しているのか
- 事業拡大に伴う増員となります。
- どんな仕事か
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・プロダクトへのMLライフサイクル実装
・各プロダクトチームと連携し、AI/ML機能のデプロイパイプラインおよび推論インフラの設計・構築
・現場のニーズに合わせた、LLMアプリケーション（RAG等）の継続的改善を支える仕組みの実装
・高度な評価・モニタリング基盤の開発
・複雑化するAI出力に対する評価パイプライン（LLM-as-a-judge等）の自動化
・RAGや検索機能の精度評価を継続的に行うためのパイプライン構築
・推論精度、レイテンシ、コスト、およびデータドリフトの監視・可視化体制の構築
・全社共通のAI基盤コンポーネントの提供
・プロダクト横断で利用可能なLLMオーケストレーションや、検索基盤の運用
・開発環境の標準化を通じた、機械学習エンジニアおよびプロダクト開発者のリードタイム短縮
・SRE・インフラチームとの連携
・全社インフラ方針に基づいた、セキュアかつスケーラブルなAI/MLシステム・検索システムの構築
・コスト最適化やパフォーマンスチューニングの実行
【ポジションの魅力】
・自分が構築したシステムが、クラウドサインのような大規模プロダクトの安定稼働と、Legal Brain エージェントのような先端機能の高速改善を直接支えている実感を得られます。
・従来の機械学習領域に加え、LLM特有の評価の難しさや、データの流れ（RAGのインデックス更新など）をいかに自動化するかという、答えの定まっていない領域に挑戦できます。
・個別のプロダクトで起きた問題を基盤へと昇華させ、全社の開発スピードを数倍に引き上げるという、組織的インパクトの大きい仕事ができます。 - 求められるスキルは
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必須 ・ パブリッククラウド(AWS/GCP/Azure)を用いたインフラやサービスの構築・運用経験
・ 機械学習システムのライフサイクル(学習・評価・推論)に対する基礎知識
・ CI/CDツール(GitHubActions / CircleCI等)を用いた開発プロセスの自動化経験
・ Docker/Kubernetes等のコンテナ技術の実務経験
・ PythonまたはGo等を用いたソフトウェア開発経験
【歓迎】
・ LLMアプリケーションの運用、および評価パイプラインの構築経験
・ データ基盤、ML基盤等の開発・運用経験
・ Terraform/CloudFormation等のIaCによるインフラ管理経験
・ サービスKPI監視や分散トレーシング(Datadog、OpenTelemetry等)の導入経験
・ 大規模トラフィックに耐えうるマイクロサービスの設計・運用経験 - 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
- 1000～1800万円
- 待遇・福利厚生は
- 通勤手当
- 休日休暇は
- 完全週休二日制 慶弔休暇年末年始夏期休暇 有給休暇
NEW
掲載期間26/10/12～26/10/25
求人No.GKL-45813420260930
