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シニアMLOpsエンジニア

年収： 1100万～ 1500万

ヘッドハンター案件

部署・役職名	シニアMLOpsエンジニア
職種	データサイエンティストデータベースエンジニアインフラエンジニア
業種	インターネットサービスソフトウエア
勤務地	東京都
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（5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を用いたクラウドインフラの設計・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5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、インシデント対応など、本番運用を前提としたシステム運用設計の経験 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設計・運用経験保守性、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・改善方針をリードできること既存基盤の制約や組織ケイパビリティを踏まえ、短期の事業要請と中長期の基盤整備のトレードオフを判断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曖昧な課題を構造化し、技術・運用・組織の論点を整理しながら前に進められ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、SRE、セキュリティ担当など、複数職種・複数チームと連携しながら横断的に業務を推進できる方利用者視点で、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、標準化・セルフサービス化をリードできる方社内ライブラリ、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、開発者体験を改善できる方技術方針、優先順位、責務分界について、関係者と合意形成しながら意思決定できる方小規模チームまたは横断プロジェクトにおいて、技術リード、設計レビュー、タスク分解、リリース推進を担える方 ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を整備し、技術的意思決定や運用知見を組織に残せる方自身で手を動かすだけでなく、レビュー、メンタリング、ナレッジ共有を通じてチーム全体の技術力・運用品質を引き上げ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【歓迎（WANT）】 dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery等を用いたデータ基盤・分析基盤の設計・開発・運用経験 LLMOps、プロンプト管理、評価基盤、AI 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、高頻度データ連携、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設計・運用経験 ML/LLM基盤、推論基盤、データ基盤などの大規模な移行・刷新・技術負債解消をリードした経験基盤の利用率、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Platform Productを継続改善した経験 OSS活動、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	9346772

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