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求人情報詳細

NEW 株式会社スリーシェイク 生成AI・機械学習エンジニア／フルリモート勤務可能
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正社員 1000万円
仕事内容 ●募集背景
SREドメインで国内トップクラスの実績を築いた同社は、データ基盤やDBREを経て、生成AI・機械学習モデルの開発・運用支援を本格化するフェーズに至りました。直近、NVIDIA Inceptionプログラムに採択され、最新GPUハードウェア・CUDA環境へのアクセス、Deep Learning Institute(DLI)研修など、AI開発に特化した豊富な特典を獲得しています。

現在、大手クライアントを中心に、Google Cloud Gemini / Vertex AI・AI Platformを活用した生成AI導入支援・機械学習モデルの本番運用支援が急増しています。モデルを「作る」だけでなく「本番環境で動かし続ける」MLOps視点を持つエンジニアを募集します。

●仕事内容
モデル開発・実装
NeMoを用いたLLM・画像／音声モデルのファインチューニング・カスタマイズ
(LoRA・RAG・RLHFなど)
NIMでの推論マイクロサービス設計・実装・パフォーマンス最適化
Python／PyTorchを中心としたモデル開発・評価・改良サイクルの推進
論文・Kaggle上位解法・OSSを調査し、プロダクトレベルで実装
本番運用・MLOps
Kubeflow・Vertex AI・MLflowなどを活用したMLパイプライン構築・自動化・継続的デプロイ
本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習トリガーの設計・運用モデルの推論品質・レイテンシ・コストのモニタリング基盤構築
(Prometheus・Grafana・OpenTelemetryとの連携)
SREチームと連携したMLシステムの信頼性・可用性向上
(SLI/SLO定義、インシデント対応)
改善サイクル・ナレッジ共有
生成AIを活用した開発プロセスの高度化・自動化の推進
プロジェクトで得られた知見のドキュメント化・社内勉強会・RAG化
技術ブログ・カンファレンス登壇・OSSコントリビュート(希望者)

※インフラ専任SREが別に在籍しており、MLOps基盤のインフラ部分はSREと協業します。
MLエンジニアは「使いこなす・改善する・監視する」スタンスで、本来のMLドメインに集中できる環境です。

●仕事の魅力
国内トップクラスのクライアントのAI基盤構築・本番運用に最前線で関われる
NVIDIA Inception採択により、最新GPU環境・DLI研修など、AI開発に特化したリソースを活用できる
SREのエキスパートとの協働で「MLOpsを分かるMLエンジニア」「推論サービスの信頼性を語れるMLエンジニア」という市場希少なポジションを確立できる
モデルを「作って終わり」ではなく、本番環境での運用・監視・改善サイクル全体に関与できる
伴走型コンサルティングにより、クライアントの内製化・競争力強化に直接貢献できる
(SIer・SESとは異なるスタイル)
AI駆動開発ツール(Claude・Cursor・Devin・Gemini等)を積極活用する開発文化
エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気

●開発環境
パブリッククラウド: AWS, Google Cloud
開発言語: Go, Python, JavaScript, TypeScriptなど
IaC: Terraform, Helm, Ansibleなど
コンテナオーケストレーション: Kubernetes(GKE, EKS)
サービスメッシュ: Istio
バージョン管理/ CI/CD: GitHub, GitLab, GitHub Actions, Argo CDなど
モニタリング/オブザーバビリティ: Datadog, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Amazon CloudWatch, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Elastic Stackなど
インシデント管理: PagerDuty
生成AI: GitHub Copilot, Claude, Cursor, Devin, Geminiなど
その他: Jira, Slack, Notion
マシン: MacBook Pro (14 inch)
※WindowsOS PCも選択可

※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。

●活躍イメージ
入社後半年～1年：
顧客のAI案件に参画し、モデル開発～本番デプロイ～監視・運用の一連のサイクルを担える状態。SREチームとの連携も自走できる。
1～2年以降：
ML×SRE視点を持つアーキテクトとして、顧客から直接指名される存在に。
AI基盤の設計・MLOpsパイプラインの構築をリードし、組織目標(ナレッジ共有・AI活用推進)への貢献も期待。
経験・資格
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
●必須要件
・機械学習・深層学習に関する開発または研究の経験
・PyTorch・TensorFlowなどの機械学習・深層学習フレームワークの実装経験
・Pythonでの実装経験(データ処理・モデル学習・API連携など)

●歓迎要件
・LLM・生成AIモデルのファインチューニング・推論最適化の経験
・CUDA／Triton等GPUプログラミングの経験
・Kubeflow／MLflow／Vertex AIなどでのMLパイプライン構築・運用経験
・本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習パイプラインの設計・運用経験
・Prometheus・Grafana・OpenTelemetry等を用いたMLシステムのモニタリング経験
・IaC(Terraform／Helm)＋GitOps(Argo CD等)の利用経験
・SRE・DevOpsの概念への理解・関心
・英語での論文リーディング・技術コミュニケーション

●求める人物像
・モデル開発から本番運用・監視・改善サイクルまで一気通貫で関与し、自ら改善を推進できる方
・SREチームや顧客エンジニアと連携しながら、AI基盤を協働で構築・改善できる方
・MLOps・モデル監視・信頼性工学(SRE)に強い関心を持つ方
・ミッション・ビジョン・バリューに共感頂ける方

※更なる詳細事項は、カウンセリング（面談）時にお伝えします。
想定年収 750 万円 ～ 1500 万円
勤務地
東京都中央区銀座8丁目21番1号 住友不動産汐留浜離宮ビル 7F
【受動喫煙対策の有無：有】
屋内原則禁煙、喫煙可能室設置あり
福利厚生・待遇 ●福利厚生
・交通費支給（当社規定による）
・各種資格取得支援
・定期健康診断（年1回）
・リモート勤務OK　※フルリモートは不可
・インフルエンザ予防接種（会社負担）
・PC支給（Windows or Mac）
・社用携帯アプリ支給（職種による）
勤務条件
勤務時間労働形態：専門型裁量労働制(もしくはフレックスタイム制)
※フレックスタイム制の場合の就業時間
10:00～19:00(休憩1時間)
コアタイム12:00～16:00
休日・休暇■年間休日
・122日＋夏季3日間特別有休付与

■休日・休暇
・完全週休2日制
・祝日
・年末年始
・夏季休暇
・年次有給休暇
試用期間-試用期間：有(3ヶ月)
※試用期間中の条件変更：無
昇給・給与昇給あり（年2回）
加入保険雇用保険・労災保険・健康保険・厚生年金保険
企業データ
会社名株式会社スリーシェイク
事業内容SRE構築総合支援サービス「Sreake」
クラウド型データ連携ツール「Reckoner」
セキュリティプラットフォーム「Securify」
エンジニア組織特化型HR支援サービス「Relance」
設立2015年1月
従業員数140名（非正規社員を除く）
決算月12月
取材班による独自解説
「インフラをシンプルにしてイノベーションを起こす」というミッションのもと、世の中に溢れる労苦（＝Toil：手作業であり長期的な価値を持たないエンジニアリング業務）を無くすようなサービスをクラウド、セキュリティ、データ連携、HR領域で提供。
社名「スリーシェイク（3-shake）」の由来は、ネットワーク技術用語の「3 way handshaking」。
SREコンサルティング(※)やデータ活用基盤など、ITインフラ領域の技術力に強みをもつメンバーを中心に構成。
※) SREとは、Googleが提唱している「システムを“止めない”」ための最先端の運用手法。

こうした高度な技術力を基盤に、SRE総合支援に加え、脆弱性診断・セキュリティ対策を支援する「Securify」、企業内に分散するデータをノーコードで連携できるクラウド型データ連携ツール「Reckoner」など、自社SaaS事業も積極的に展開している。

2015年の創業以来連続の増益を達成し、2022年8月にシリーズBラウンドで8.48億円、2024年11月には10億円の追加資金調達も実施し総額23.5億円となり、安定した財務基盤に加えて就労環境もベンチャー企業トップクラス。
日本で3番目となるGoogle社のテックパートナーに認定され、Googleからの販売支援も受けている。
Recruiting No.01009499000055

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