なぜ募集しているのか: タイミーは「働く」を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくるべく、スキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国に展開し、急速に成長してきました。今後は既存プロダクトの継続的な改善に加え、隣接領域・新規領域への展開も進めており、扱うユーザー体験、業務フロー、データ特性、リスクはより多様になっていきます。

その中で、AI/MLの活用は、マッチング品質の向上、検索・推薦・ランキング、需要予測、審査・不正検知、業務効率化、生成AI/LLMを用いたプロダクト体験・社内業務の改善など、事業成長を支える重要なケイパビリティになりつつあります。一方で、AI/MLをプロダクトや業務に継続的に組み込んでいくためには、モデル精度だけでなく、信頼性、セキュリティ、コスト、レイテンシー、データガバナンス、監視、継続改善といった本番運用上の論点を同時に扱う必要があります。

これまでもMLOps Teamでは、多方面からのML活用ニーズにスピーディーに応えるため、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化、Feature Storeの構築、ML開発環境の整備、モノレポ化、開発効率化のための社内ラ…
どんな仕事か: タイミーは「働く」を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくるべく、スキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国に展開し、急速に成長してきました。今後は既存プロダクトの継続的な改善に加え、隣接…
■参考リンク
■Timee Tech Blog
(URL省略).jp/

■仕事についての詳細

■募集背景
タイミーは「働く」を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくるべく、スキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国に展開し、急速に成長してきました。今後は既存プロダクトの継続的な改善に加え、隣接領域・新規領域への展開も進めており、扱うユーザー体験、業務フロー、データ特性、リスクはより多様になっていきます。

その中で、AI/MLの活用は、マッチング品質の向上、検索・推薦・ランキング、需要予測、審査・不正検知、業務効率化、生成AI/LLMを用いたプロダクト体験・社内業務の改善など、事業成長を支える重要なケイパビリティになりつつあります。一方で、AI/MLをプロダクトや業務に継続的に組み込んでいくためには、モデル精度だけでなく、信頼性、セキュリティ、コスト、レイテンシー、データガバナンス、監視、継続改善といった本番運用上の論点を同時に扱う必要があります。

これまでもMLOps Teamでは、多方面からのML活用ニーズにスピーディーに応えるため、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化、Feature Storeの構築、ML開発環境の整備、モノレポ化、開発効率化のための社内ライブラリ開発などを進めてきました。

今後はこれらの取り組みをさらに発展させ、実験管理、データ監視、モデル監視、LLMOpsなどの基盤整備や既存のML基盤の改善・標準化に取り組むとともに、AI/MLワークロードのさらなる自動化や、LLM/Agentic AIを活用した新しいプロダクト体験・業務体験を支える基盤づくりにも挑戦していきます。まだ正解が定まっていない領域にも技術的な探索・先行投資として向き合いながら、複数チームがAI/MLをより速く、安全に、継続的に検証・本番活用できる状態をつくっていきたいと考えています。

こうした挑戦を、プロダクト組織全体のAI/ML活用を加速するプラットフォームづくりとして捉え、既存の仕組みや運用知見を活かしながら、標準化・セルフサービス化・ガバナンス・Developer Experienceを引き上げていけるMLOpsエンジニアを募集します。

▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください

・「タイミーMLOpsエンジニアが描く、…
求められるスキルは: 必須 ■MUST
*ハードスキル*
・Pythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験(5年以上)
・Gitを用いたチーム開発の経験
・GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験
・Terraform等のIaCを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験
・Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験(直近含め5年以上)
・Docker/Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験
・商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験
・監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応、インシデント対応など、本番運用を前提としたシステム運用設計の経験
・VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験
・Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの設計・運用経験
・保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善方針をリードできること
・既存基盤の制約や組織ケイパビリティを踏まえ、短期の事業要請と中長期の基盤整備のトレードオフを判断できること

*ソフトスキル*
・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
・当社のバリューにフィットしている方
・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
・曖昧な課題を構造化し、技術・運用・組織の論点を整理しな…

歓迎 ■WANT
・dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery等を用いたデータ基盤・分析基盤の設計・開発・運用経験
・LLMOps、プロンプト管理、評価基盤、AI as a Judge、LLM Observability、コスト管理、ガードレール設計等に関する経験
・AIガバナンス、AI利用ポリシー、モデル・プロンプトのレビュー、リスク分類、Human-in-the-loop設計等に関する経験
・リアルタイム推論、高頻度データ連携、オンラインFeature Store、検索・推薦・ランキング・マッチング基盤などの設計・運用経験
・ML/LLM基盤、推論基盤、データ基盤などの大規模な移行・刷新・技術負債解消をリードした経験
・基盤の利用率、開発リードタイム、問い合わせ件数、障害件数、コストなどの指標を用いてPlatform Productを継続改善した経験
・OSS活動、技術ブログ、登壇、社内外の勉強会などを通じて、MLOps / Platform Engineering領域の知見を発信した経験
雇用形態は: 正社員

試用期間:3か月
どこで働くか: 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階
株式会社タイミー東京本社
※フルリモート勤務可
勤務時間は: フレックスタイム制(コアタイム 11:00～15:30)
標準勤務時間 9:30～18:30
※1日8時間勤務×月勤務日数分が1ヶ月の勤務時間数となります
給与はどのくらい貰えるか: 年収 11,000,000 円 - 19,000,000 円
※上記年収には賞与(年2回)が含まれます
※個人の能力発揮によって賞与の金額は変動します。
※前職年収考慮いたします
※年2回の人事考課にて給与改定があります
待遇・福利厚生は: 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階
株式会社タイミー東京本社
※フルリモート勤務可

・各種社会保険完備
・交通費支給 ※上限5万円/月
・実績に応じて昇給有(年2回)

健康保険/厚生年金/雇用保険/労災保険

屋内原則禁煙(建物内喫煙スペース有)

<従業員持株会>
従業員が自社株を購入できる制度(※持株会への加入が必要)

<ダブルタイミーデイ>
社員がタイミーアプリを利用して働いた場合、報酬額を上乗せ(上限有り)

<書籍購入>
業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入

<セミナー費用補助>
業務に必要なセミナー参加費を補助

<部活動>
趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助

<チームビルディング>
チームのコミュニケーションの活性化に向け、一定の予算を好きに利用できる

<結婚祝い金>
結婚した従業員に祝い金を支給

フルリモート勤務可
休日休暇は: 年間休日120日
完全週休2日制(土・日)、国民の祝日
・リラックス休暇(年次有休とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与される有給休暇)
・年次有給休暇
・年末年始休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇

シニアMLOpsエンジニア

データサイエンティスト