- どんな仕事か
- 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■ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動【扱っているデータ】:・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報、・マッチングに関する情報、・営業活動情報のデータ ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ
- 求められるスキルは
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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(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
- 港区
- 勤務時間は
- 10:00~19:00/※8時間
- 給与はどのくらい貰えるか
- 700万円~999万円
- 休日休暇は
- 土曜日,日曜日,祝日/
- どんな選考プロセスか
- 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)※面接は3回を予定(変更となる場合があります) ※リファレンスチェックの実施をお願いさせていただく場合があります
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掲載期間24/11/28~24/12/11
求人No.CDS-558086