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| 部署・役職名 | ★優先度High★MLOps Engineer |
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| 仕事内容 |
業務内容 機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。また、同社の持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 本番環境での監視、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 VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 推論・学習プラットフォームのコストの最適化 モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 MLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 得られる経験 熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験 機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験 技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験 ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる チームについて エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーがそれぞれ各種機能開発（図面活用・検索・見積等）、データ基盤開発、機械学習/MLOps、R＆D、Enabling（QA・SRE）、Securityなど、1チーム4～6名程度×10数チームに分かれて活動しています。 「各チームの裁量とスピード感の担保」と「チーム横断での標準化による全体最適」の両立を目指し、チームトポロジーの考え方を取り入れた組織設計を行っています。 開発メンバーのうち2割は海外（アジア、ヨーロッパ、北米など）出身メンバーです。一部チームでは英語をメインとしたコミュニケーションが行われていたり、重要な会議は日本語/英語両方で開催するなど、多国籍なメンバーが活躍できる組織づくりに挑戦しています。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, Python フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust （axum）, Node.js （Express, Fastify, NestJS）, PyTorch インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL（PostgreSQL）, AlloyDB, Firestore, BigQuery API: GraphQL, REST, gRPC 監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring 環境構築：Terraform CI/CD：Github Actions 認証: Auth0 開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence ※特に関係するものを太字にしています |
| 労働条件 |
9:00 － 18:00 完全週休二日制（土日） 祝日 有給休暇 夏季休暇 年末年始休暇 その他休暇（リフレッシュ休暇、慶弔休暇、ほか）健康保険,厚生年金,雇用保険,労災保険,通勤手当社会保険完備 交通費支給（上限3万円） 子ども手当 ストックオプション制度 産前産後休業 育児休業（男女とも取得実績あり） 介護休業 健康診断/婦人科検診費用負担 引っ越し補助金 結婚お祝い金 社用PC貸与 社用携帯（iPhone）貸与 ※原則セールス職のみ オフィスドラッグ オフィスコンビニ 学習支援（書籍購入制度、語学学習支援、モノづくり体験、外部研修サポートなど） 全社表彰 部活動 など |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 応募資格（必須）Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験 Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験 Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C＋＋等によるアプリケーション開発経験 大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験 日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること 例：日本語能力試験N1程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等 応募資格（歓迎） Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験 MLOps、SREに関連した開発経験 ML Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に改善・提供した経験 Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験 Data－centricに機械学習モデルを改善するために、データ品質を高める施策を実施した経験 BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験 機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識 【歓迎（WANT）】 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2025/06/27 |
| 求人番号 | 5015261 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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会社名は会員のみ表示されます
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- コンサルティング IT・インターネット マスコミ・メディア
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- 12/5は不在にしております。
- (2025/12/03)
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