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| 部署・役職名 | フルリモートOK/MLOpsエンジニア |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
MLOps Engineerは、Machine Learning 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サービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。 また、自社の持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・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 |
| 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 ・テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること 例：日本語能力試験N2程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等 【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 【求める人物像】 ・未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある方 ・ML/MLOpsに必要な関連技術のキャッチアップに意欲的な方 ・本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方 ・変化が早く不確実性の高い状況において、前向きな姿勢と建設な議論を通じて業務を遂行できる方 ・相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方 |
| 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 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2024/12/26 |
| 求人番号 | 4222531 |
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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- IT・インターネット メーカー
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