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| 部署・役職名 | MLOpsエンジニア |
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| 仕事内容 |
マッチング領域やTrust ＆ Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらの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、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・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、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・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、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するための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、エラー率、コストなどの監視・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、Runbook整備などの運用標準化 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・運用要件・責務分界の整理 生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・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、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 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、開発者向けガードレールの整備 個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 IaCによるインフラ構築・管理 CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/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 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ |
| 労働条件 |
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（年次有休とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与される有給休暇） ・年次有給休暇 ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 ・産前産後休暇 就業時間 フレックスタイム制（コアタイム 12:00〜16:00） 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 福利厚生等 ・交通費支給 ※上限3万円/月 ・実績に応じて昇給有（年2回） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ハードスキルPythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験（3年以上） Gitを用いたチーム開発の経験 GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験 Terraform等のIaCツールを用いたクラウドインフラの構築・運用経験 Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験（直近含め3年以上） Docker / Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験 商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験 監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応など、本番運用を前提としたシステム運用の基礎的な経験 VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験 Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの考え方を踏まえた基盤・開発環境の改善経験 社内ライブラリ、テンプレート、開発者向けドキュメント、オンボーディング資料などを整備し、開発者体験を改善した経験 ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を用いて、技術的意思決定や運用知見をチームに共有・蓄積した経験 保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善提案ができること ソフトスキル 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 データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアなど、複数職種と連携しながら業務を進められる方 利用者視点で、基盤・開発環境・ドキュメント・運用フローをより使いやすく改善していける方 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 【歓迎（WANT）】 dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery等を用いたデータ基盤・分析基盤の開発・運用経験LLMOps、プロンプト管理、評価基盤、LLM as a Judge、LLM Observability、コスト管理、ガードレール設計等に関する経験 AIガバナンス、AI利用ポリシー、モデル・プロンプトのレビュー、リスク分類、Human－in－the－loop設計等に関する経験 リアルタイム推論、オンラインFeature Store、検索・推薦・ランキング・マッチング基盤などの開発・運用経験 基盤の利用率、開発リードタイム、問い合わせ件数、障害件数、コストなどの指標を用いて、基盤や開発者体験を改善した経験 技術ブログ、登壇、社内外の勉強会などを通じて、MLOps / Platform Engineering領域の知見を発信した経験 |
| 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 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/08/03 |
| 求人番号 | 9346725 |
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 メーカー
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