どんな仕事か: スキマバイトマッチングプラットフォームを支え、MLOps基盤を構築しより強固なML基盤を築くチャンス！
募集背景
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。
▼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
・「ML基盤を再構築したはなし」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/12/13/114424）
・「Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/07/21/114309　）
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
求められるスキルは: 必須＜MUST＞
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）

歓迎歓迎する文化があります。
・データサイエンティストと同じグループに所属しているため、デイリーで直接コミュニケーションを行い、アジリティ高く開発を行なっています。
・データサイエンティストは、モデルやアルゴリズムだけではなく、システム全体を設計・開発できるフルスタックなメンバーが集まっており、MLOpsへの関心も高いため、MLOps領域に関して仕事が進めやすく、イネイブラーとしての役割を実感できる環境です。
・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR＆D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・タイミーの大規模なデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
インタビュー記事
採用要件
MUST
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
雇用形態は: 正社員
どんなポジション・役割か: シニアMLOpsエンジニアシニアMLOpsエンジニア
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: ■勤務時間
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: ■契約期間
試用期間：3か月

年収 10,000,000 円 - 15,000,000円
※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あり

年収 10,000,000 円 - 15,000,000円
※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あり
待遇・福利厚生は: ■休日
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

■福利厚生
・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）

■加入保険
健康保険/厚生年金/雇用保険/労災保険

■社内制度
＜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

＜シャッフルランチ費用補助＞
週に一度、部署間シャッフルでランチをする食事費用を補助

＜部活動＞
趣味などを通じて交流
どんな選考プロセスか: カジュアル面談
↓
書類選考
↓
一次面接(現場メンバー)
↓
二次面接(GM・部長面接)
↓
最終面接(CTO面接)

※選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合がございます。

シニアMLOpsエンジニア

CTO・CIO