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| 部署・役職名 | 【フルリモート｜上場企業】シニアMLOpsエンジニア｜自社プロダクトのML基盤構築・運用 |
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| 仕事内容 |
▼募集背景 当社はスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国に展開し、急速に成長しています。創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまではMLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化、Feature Storeの構築、ML開発環境の整備、モノリポ化、開発効率化のための社内ライブラリ開発などを進めてきました。 今後はより強固な基盤を築くべく、Feature Storeの構築や実験管理、データ監視やモデル監視、LLMOpsなどにも取り組み、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、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シニアMLOpsエンジニアを募集します。 ▼期待する役割・想定される業務例 アプリのUXや、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 ・生成AIを実運用していくための設計・開発・運用・ルール整備 ・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 ・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 【技術スタック（主要な部分の抜粋）】 ・クラウド：Google Cloud ・開発言語：Python ・データ基盤：BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤：Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール：Looker / Looker Studio ・IaC：Terraform ・開発環境・ツール：Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ▼このポジションの面白さ・得られる経験 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・データサイエンティストと同じグループに所属しているため、デイリーで直接コミュニケーションを行い、アジリティ高く開発を行っています。 ・データサイエンティストはモデルやアルゴリズムだけではなく、システム全体を設計・開発できるフルスタックなメンバーが集まっており、MLOpsへの関心も高いため、MLOps領域に関して仕事が進めやすく、イネイブラーとしての役割を実感できる環境です。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・大規模なデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。 ▼選考フロー カジュアル面談 → 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） ※選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合がございます。 |
| 労働条件 |
【雇用形態】 正社員 試用期間：3か月 【勤務地】 東京都港区 当社 東京本社（フルリモート勤務可） 【働き方】 ・フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境です。 ・所属チームを超えて、iOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 【勤務時間】 ・フレックスタイム制（コアタイム11:00～15:30） ・標準勤務時間：9:30～18:30 ※1日8時間勤務×月勤務日数分が1ヶ月の勤務時間数となります 【年収・給与】 年収 10,000,000 円 － 15,000,000 円 ※前職年収考慮いたします ※年2回の人事考課にて給与改定あり ※業績賞与制度あり 【待遇・福利厚生】 ・各種社会保険完備 ・交通費支給（上限5万円/月） ・実績に応じて昇給有（年2回） 【加入保険】 ・健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 【受動喫煙対策】 ・屋内原則禁煙（建物内喫煙スペース有） 【社内制度】 ・従業員持株会：従業員が自社株を購入できる制度（※持株会への加入が必要） ・書籍購入：業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入 ・セミナー費用補助：業務に必要なセミナー参加費を補助 ・部活動：趣味などを通じた交流に対して、活動費を補助 ・チームビルディング：チームのコミュニケーション活性化のための予算支給 ・結婚祝い金：結婚した従業員に祝い金を支給 【休日休暇】 ・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（年次有給とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与） ・年次有給休暇 ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 ・産前産後休暇 【選考プロセス】 ・書類選考 ・一次面接 ・二次面接 ・最終面接 ※面接は3回を予定（変更となる場合があります） ※選考途中でコーディングテストを実施する可能性あり ※リファレンスチェックをお願いする場合あり（依頼時は個別に相談） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【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（5年以上） ・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 ・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・アーキ設計ができること ・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 【ソフトスキル】 ・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 ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 【歓迎（WANT）】 ・k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験・Web系開発、及び運用の実務経験 ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方 ・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せる方 |
| 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 | 2026/04/09 |
| 求人番号 | 7972049 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
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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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