求人情報詳細
プライム上場 ファッションECプラットフォーム運営企業 MLOps エンジニア
正社員
勤務地 | 千葉県千葉市、東京都千代田区 | ||||
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仕事内容 | 同社サービスの「探す」「買う」「届ける」「着こなす」の裏側にあるMLアプリケーションの開発・運用を支えていくポジションです。 MLエンジニアの研究を効率的に行うための実験環境の構築、コンピューティング処理の高速化、プロトタイプ開発などを行いながら、信頼性の高いサービスを提供できるように「自動化」「可用性」「セキュリティ」「パフォーマンス」「耐障害性」などを意識したクラウドインフラ基盤の構築・運用を行います。 チーム内外との連携も多く、システムを安定稼働させるための技術力だけではなく、様々な場面で起こる課題に対する高度な問題解決能力、業務遂行のためのコミュニケーション能力も必要とされます。 ●具体的な業務例 MLエンジニアの研究サポートおよび研究結果を同社サービスに組み込むためのエンジニアリング全般、加えてML案件の基盤整備を行っていただきます。 ・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装 ・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ・サービス監視設計/運用 ・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 ・MLアプリケーションPoCのプロトタイプ開発 ●利用技術 ・開発言語 Python / Java / Go / Bash ・Google Cloud Google Kubernetes Engine(GKE) / BigQuery / Vertex AI / Anthos Service Mesh / Cloud Run など ・コンテナ技術 Docker / Kubernetes ・構成管理 Terraform ・CI/CD GitHub Actions / Argo CD / Argo Rollouts ・監視 Datadog / Cloud Monitoring / Sentry / PagerDuty ・ワークフロー Kubeflow Pipelines(Vertex AI Pipelines)/ Apache Airflow(Cloud Composer) ・機械学習ライブラリ PyTorch / TensorFlow など ●チームについて MLOpsチームでは、ML(Machine Learning)を活用したプロダクトを世に送り出すために必要となる、モデル開発以外のすべてのエンジニアリングを担当します。 同社サービスが抱えている課題に対して、MLを使ったソリューションの提案から、モデルのAPI開発やインフラ構築まで幅広い役割を担います。モデル開発を担当するMLエンジニアが優れたモデルを作ることに注力できるようサポートし、MLを使ったPoCプロジェクトでプロトタイプアプリケーションの開発を行います。 そして、さらに堅牢性や拡張性を考慮しながらそれらをプロダクションレベルまで昇華させつつ、安定的に運用しながらMLの付加価値をユーザーに届けることがミッションです。 ●現状の課題と実現したいこと 同社グループが保有するビッグデータの活用および、デジタル採寸サービスをはじめとした技術革新の加速により、既存事業の拡大とテクノロジードリブンな新規事業の創造を行うことが求められる中、MLOpsチームでは特にデータやAIの力で事業に貢献します。 同社サービスに対して、MLを活用した新しい機能を継続的に素早くリリースするためには、土台となるML基盤が重要であり、MLOpsチームではML基盤の設計・構築を推進しています。様々なMLのプロダクトに対して、一貫して安定したサービスの提供を目指します。 |
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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。
●必須条件・Python / Java / Go / Ruby / Scala 等のプログラミング言語のうち、一つ以上の言語での開発経験 ・AWS / Azure / GCPいずれかのクラウドを利用したインフラ/サービス運用経験 ●歓迎条件 ・Kubernetesクラスタの運用経験 ・SRE(Site Reliability Engineering)の経験 ・Google Cloudを利用したインフラ/サービス構築や運用経験 ・Terraformを利用したインフラ構築自動化の経験 ・GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験 ・スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計、負荷対策の経験 ・IstioなどのService Mesh運用経験 ・Apache Airflow、Kubeflow Pipelines などのワークフローツールを使った機械学習向けバッチ開発/運用経験 ・TensorFlow Servingなどの機械学習モデルサービング技術の開発/運用経験 ・Webアプリケーションの開発/運用経験 ・データエンジニアリングの経験 ・Linuxサーバーの運用経験 ・機械学習の基礎知識/モデル開発/運用経験 ・自作ライブラリの公開やOSSなどへのコントリビュート経験 ※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。 |
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企業データ |
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Recruiting No. | 02009272000007 |
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