どんな仕事か: ※厳選求人※ 事前の合否判定・年収査定も可能。ハイクラス DX専門人材会社ウィンスリーが、年収交渉、面接対策、書類添削まですべてを支援。
タイミーは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サービスを展開し、急速に成長しています。

弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。

多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、

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／モノリポ化／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。

さらに今後はより強固な基盤を築くべく、データ監視やモデル監視などにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えており、ロードマップの策定などからチャレンジいただくことも可能なポジションです。

これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。

業務内容
アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。

機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用
機械学習APIサーバーの設計・開発・運用
機械学習システムのためのデータパイプライン構築
機械学習ワークフローの設計・開発・運用
ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など
上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり
IaCによるインフラ構築・管理
CI/CDによるデプロイ自動化
サービス監視設計・運用
パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など
社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務
求められるスキルは: 必須ハードスキル

・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（5年以上）

・gitを用いたチーム開発の経験・GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験

・IaCの開発経験・複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め3年以上）

・商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め3年以上）

・クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め3年以上）

・保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る

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する方
・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方
・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方
・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方

歓迎・VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験
・dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験
・k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験
・チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力
・プログラミング言語によるweb系開発、及び運用の実務経験
・VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 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 12:00?16:00）
標準勤務時間 10:00?19:00
※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: ※前職の年収考慮いたします
待遇・福利厚生は: ・各種社会保険完備
・交通費支給 ※上限3万円/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
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
どんな選考プロセスか: 書類選考
↓
一次面接（人事）
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最終面接（現場責任者）
※面接は2回を予定（変更となる場合があります）

シニアMLOpsエンジニア

データベースエンジニア