◢◤大規模データ×クラウドネイティブ◢◤自動化とセルフサービス化を推進！データサイエンティストと連携しゴールデンパスを構築する基盤エンジニア

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ご本人の志向性やこれまでの経験を踏まえ、マッチング領域や安全性向上領域におけるAI/ML機能が、プロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境の設計・開発・運用をお任せします。 ◎機械学習を効率化するためのML基盤の設計・開発・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン/バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・特徴量管理（Feature Store等）や機械学習システムのためのデータパイプライン構築 ・実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計およびワークフローの構築 ・開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、開発環境の整備 ◎プロダクト環境における運用品質（Production Readiness）の整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、コスト等の監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応に関する運用の標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件や責務分界の整理 ◎生成AI/LLMを安全に活用するためのLLMOps基盤の構築 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価などの共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、ガードレール、セキュリティ対策の整備 ・個別ユースケースを実装するチーム向けのルールやレビュー観点の策定 ◎開発者が迷わず開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理等を組み込んだ標準パターンの設計 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料の整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化や自動化へ昇華 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎全社的なAI/ML活用のための共通プラットフォーム構築 ・複数の領域で進む機械学習活用に対し、個別案件の実装に閉じず、共通する課題を抽出して仕組み化し、組織全体の開発速度と品質を引き上げるプロジェクト ◎LLM/Agentic AIを活用した次世代プロダクト体験の基盤づくり ・まだ正解が定まっていない領域において、実験管理、データ監視、モデル監視、LLMOpsなどの基盤整備や既存基盤の標準化・改善を行う先行投資プロジェクト

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時間勤務換算） 休日休暇：完全週休2日制（土・日）、国民の祝日、リラックス休暇（入社初日に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（年間休日120日） 福利厚生：各種社会保険完備、交通費支給（上限5万円/月）、昇給機会（年2回）、従業員持株会制度、自社アプリ利用時の報酬上乗せ制度、書籍購入補助、セミナー費用補助、部活動手当、チームビルディング予算、結婚祝い金