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| 部署・役職名 | MLOps Engineer |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよび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の最適化 ・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 |
| 労働条件 |
給与:700万円～1,200万円 ※経験・スキルにより判断 働き方：リモートワークをベースとしています。 働く時間：フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00） オフィス：東京、大阪、名古屋 その他の詳細は面談時にお伝えいたします。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 ・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験 ・Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C＋＋等によるアプリケーション開発経験 ・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などを用いて機械学習パイプラインを開発した経験・MLOps、SREに関連した開発経験 ・ML 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改善・提供した経験 ・大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験 ・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験 ・Data－centricに機械学習モデルを改善するために、データ品質を高める施策を実施した経験 ・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験 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 このポジションの面白さ・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 |
| 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 | 2024/12/16 |
| 求人番号 | 4162833 |
採用企業情報
- 企業名は会員のみ表示されます
- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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会社名は会員のみ表示されます
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- IT・インターネット
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- 皆さま、こんにちは。 ヘッドハンティング会社SThree㈱にてBackend/Frontend/QA/データをメインに転職コンサルタントをさせて頂いております。よろしくお願いいたします。
- (2024/12/16)
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