なぜ募集しているのか: 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、同社におけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。
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。
どんな仕事か: 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・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（3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た開発経験

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: 北海道 / 青森県 / 岩手県 / 宮城県 / 秋田県 / 山形県 / 福島県 / 茨城県 / 栃木県 / 群馬県 / 埼玉県 / 千葉県 / 東京都 / 神奈川県 / 山梨県 / 富山県 / 石川県 / 福井県 / 新潟県 / 長野県 / 愛知県 / 静岡県 / 岐阜県 / 三重県 / 大阪府 / 京都府 / 兵庫県 / 滋賀県 / 奈良県 / 和歌山県 / 広島県 / 岡山県 / 鳥取県 / 島根県 / 山口県 / 徳島県 / 香川県 / 愛媛県 / 高知県 / 福岡県 / 熊本県 / 佐賀県 / 長崎県 / 大分県 / 宮崎県 / 鹿児島県 / 沖縄県
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
給与はどのくらい貰えるか: 700万円～ 1049万円
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
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

機械学習エンジニア(フルリモート可) 2040年問題における課題を解決/地方創生

機械学習エンジニア