MLエンジニア

・NeMo を用いた LLM・画像／音声モデルのカスタマイズ・微調整（LoRA・RAG・RLHF など） ・NIM での推論マイクロサービス設計・実装・パフォーマンス最適化 ・Python／PyTorch を中心としたモデル開発・評価・改良サイクルの推進 ・Kubeflow・Vertex AI などでのトレーニング／デプロイ自動化（※インフラ専任 SRE が別に在籍。MLOps は「使いこなす」スタンス） ・論文・Kaggle 上位解法・OSS を調査し、プロダクトレベルで実装 ・技術ブログ・カンファレンス登壇・OSS コントリビュート（希望者） 【仕事の魅力】 ・顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる ・スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴 ・クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援 ・内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献 ・SREのエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べる ・SREを中心とした先端ITの知見を得られる環境 ・エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気 【開発環境】 ・パブリッククラウド: AWS, Google Cloud ・開発言語: Go, Python, JavaScript, TypeScript など ・IaC: Terraform, Helm, Ansible など ・コンテナオーケストレーション: Kubernetes（GKE, EKS） ・サービスメッシュ: Istio ・バージョン管理 / CI/CD: GitHub, GitLab, GitHub Actions, Argo CD など ・モニタリング / オブザーバビリティ: Datadog, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Amazon CloudWatch, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Elastic Stack など ・インシデント管理: PagerDuty ・生成AI: GitHub Copilot, Claude, Cursor, Devin, Gemini など ・その他: Jira, Slack, Notion ・マシン: MacBook Pro (14 inch)　※WindowsOS PCも選択可 ※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。

■想定年収：750万円～1500万円（年俸制）給与改定2回/年 ※ご経験・スキルを考慮して決定いたします。 ※試用期間：3ヶ月（条件は変わりません） ■待遇・福利厚生 - 各種社会保険完備（雇用保険・労災保険・健康保険・厚生年金保険） - 交通費支給（当社規定による） - 各種資格取得支援 - 一部社外セミナー/研修の参加支援 - 定期健康診断（年1回） - インフルエンザ予防接種 - フルリモート勤務OK ■休日・休暇 - 完全週休2日制 - 祝日 - 年末年始 - 夏季休暇 - 年次有給休暇 ■専門型裁量労働制