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| 部署・役職名 | 【IPO準備中｜AI・データ×製造業】MLOpsエンジニア｜機械学習基盤の構築・運用 |
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【募集背景】 私たち当社は「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、製造業におけるAIデータプラットフォームを展開しています。 2022年にローンチした製造業向けデータ活用クラウドは、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し、多様な情報と結び付けることで情報資産としての活用を可能にしました。既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、急成長中です。2023年からは海外（アメリカ・タイ・ベトナム）での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。 今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。 【業務内容】 MLOps Engineerとして、Machine Learning 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サービスへ提供するための基盤構築・保守・運用を担っていただきます。また、当社の持つデータを活用すべく、データ収集パイプラインの構築やデータ活用の促進をリードする役割も期待します。 ▼具体的な業務例 ・機械学習モデルの推論を行うAPI/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最適化 ・モデリング担当者、Platform担当者とのコミュニケーション、プロセスの文書化 ※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。 ▼MLOpsエンジニアの魅力 MLOpsの実プロダクト上での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 【開発環境】 言語：TypeScript, Rust, Python フレームワーク：React, Next.js, axum, Node.js, PyTorch インフラ：Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh DB/DWH：CloudSQL（PostgreSQL）, AlloyDB, Firestore, BigQuery API：GraphQL, REST, gRPC 監視：Datadog, Sentry, Cloud Monitoring 環境構築：Terraform CI/CD：Github Actions 開発ツール：GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook 【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、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。開発メンバーのうち2割は海外出身メンバーで、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。 |
| 労働条件 |
【雇用形態】 正社員 ※試用期間3ヵ月（期間中の給与・待遇等に変更なし） 【給与・報酬】 入社時年俸は700万円～1200万円程度を想定 昇給年2回 年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。 ストックオプション制度あり 【勤務地】 当社本社（東京都台東区） 【勤務地】 ・リモートワークをベースとした働き方 ・週1回程度の出社推奨日あり ・四半期に1〜2回のオフサイトミーティングを実施 ・チームごとに詳細は異なるため、面談・面接時に確認可能 ・中部／関西／九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数活躍 ・出社を希望する場合は、いつでもオフィス利用が可能 【勤務時間】 ・フレックスタイム制（コアタイム 11:00〜16:00） ・働き方に関する質問は、採用プロセスの中で相談可能 【諸手当】 ・交通費実費支給（IC料金ベース、上限15万円／月） ・子ども手当：18歳以下の扶養家族1人につき15,000円／月を支給 【休日・休暇】 ・完全週休2日制（土日祝） ・年次有給休暇（入社6カ月経過後付与） ・入社時特別有給休暇（入社時に3日付与） ・夏季休暇（3日、7〜12月で自由取得） ・年末年始休暇 ・看護・介護休暇（年間4日まで、ペットも対象） ・慶弔休暇 【福利厚生】 ▼社員同士の交流支援 ・部活動活動支援費（1活動につき1,500円／名） ・Teaming Offsite費用補助（1人あたり5,000円、四半期1回まで） ・社員交流の食事代補助（1人あたり2,000〜3,000円、月1回まで） ▼ライフイベント・ファミリー支援 ・育児休業・介護休業（入社3か月後から取得可能） ・結婚祝い金（5万円） ・出産祝い金（10万円） ・引っ越し補助金 ▼その他 ・社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） ・健康診断・婦人科検診費用全額補助 ・人間ドック費用補助 【選考プロセス】 （カジュアル面談）→書類選考→面接選考（1～2回）→（人事面談）→最終選考（ワークサンプル面接）→内定・オファー面談 ※選考は原則オンラインで実施 ※ご希望に応じてオフィス見学などのオフライン対応も可能 ※選考期間は概ね2～4週間程度（最短5日での実施も可） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（5年以上）・ソフトウェア開発におけるリード経験 ・以下のうちいずれかの経験（2年以上） － クラウドインフラを用いた共通基盤の開発経験 － 検索システムまたは推薦システムの開発経験 － SRE等の活動を通じたクラウドインフラの運用経験 － 機械学習システムの設計・開発・運用経験 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 【歓迎（WANT）】 ・Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどを用いた機械学習パイプラインの開発経験・MLOps、SREに関連した開発経験 ・ML Engineerと協業し、ML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 ・BigQueryやRedashを用いたデータ活用施策の企画・推進経験 ・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 |
| 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 | 2026/04/08 |
| 求人番号 | 7963955 |
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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- コンサルティング IT・インターネット
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- ・IT・WEB／AI・データ領域の転職支援で25年以上の経験 ・ミドル～ハイレイヤー専門 ・現職はKICK ZA ISSUE株式会社のシニアマネージャー ・パーソル →シリコンスタジオ →paizaで人材事業の部長・本部長・執行役員を経験 ・中小企業診断士
- (2025/07/01)
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