どんな仕事か: 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。
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 PipelineやKubernetes上での開発環境の整備、運用
・社内のデータに関する課題のヒアリング、活用のための要件を満たせるタスク定義
・Data LakeやFeature Storeなど、データを蓄積する基盤の構築
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進
求められるスキルは: 必須・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感
・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
・MLOps、SREに関連した3年以上の業務開発経験
・GCP、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です。

※ビジネスレベル以上の日本語力が必須のポジションです。

歓迎・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・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
・Hadoop、Sparkなどの分散処理技術にを用いた開発、運用経験
・Opensearchなどの全文検索エンジンの開発、運用経験
・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験
・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

求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・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
・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる
・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる
雇用形態は: 雇用形態：正社員
試用期間：原則3ヶ月
フレックスタイム(コアタイム11:00～16:00) 休憩1時間含む、時間外労働あり
土日、祝日、年末年始、夏季休暇、年次有給休暇、慶弔休暇、入社時特別休暇（入社後半年未満でも3日間まで有給休暇取得可）
どこで働くか: 本社：東京都台東区蔵前1-4-1
※JR・都営浅草線「浅草橋駅」より徒歩6分
※リモートワーク可
勤務時間は: ■勤務時間：
フレックスタイム(コアタイム11:00～16:00) 休憩1時間含む、時間外労働あり
※休憩1時間含む、時間外労働あり
給与はどのくらい貰えるか: 経験・能力を考慮し、当社規定のグレードごとの給与レンジに応じて決定　※給与改定は原則年2回
待遇・福利厚生は: ・交通費支給（上限3万円）
・諸休暇（夏季休暇、年末年始休暇、リフレッシュ休暇、忌引き休暇等）
・補助金（引っ越し補助金、子ども手当、結婚お祝い金等）
・健康診断・婦人科検診費用負担
・オフィスドラッグ
・オフィスコンビニ
・学習支援（書籍購入制度、語学学習支援、モノづくり体験、外部研修サポートなど）
・全社表彰
・部活動
・エンジニアはPC、ディスプレイを希望のスペックで申請できます。
　※上限40万円までとし、それ以内であればPCの付属品も合わせて購入可能。
　※PCの交換サイクルは2年以上とします。
休日休暇は: ■休日・休暇：
・土日、祝日
・年末年始
・夏季休暇（2日間）
・年次有給休暇
・慶弔休暇
・入社時特別休暇（入社後半年未満でも3日間まで有給休暇取得可）

MLOpsエンジニア

その他、技術系（IT・Web・通信系）