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ML基盤づくりで事業成長を支える仕事
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・MLパイプライン自動化・Feature Store整備
・ML開発環境の高度化・社内ライブラリ開発 etc...
今後は実験管理・データ監視・モデル監視・LLMOpsなどへ領域拡大していきます。

《仕事内容》
アプリUX向上や業務効率化に貢献する “機械学習プロダクト” を
安定運用するための MLOps基盤構築・運用全般 をお任せします。

【メイン業務】
・MLパイプライン（学習/評価/推論）の構築・保守
・ML APIサーバーの設計・開発・運用
・データパイプラインの構築
・MLワークフローの設計・改善
・生成AI実運用に向けた開発・ルール整備
・IaCによるインフラ構築／CI/CDの自動化
・サービス監視、パフォーマンス改善
・ML基盤全体の標準化・仕組みづくり

【組織貢献】
・データサイエンティストへのスキルトランスファー
・ML基盤活用の社内啓蒙・推進
・採用／ナレッジ共有
・ML利用シーン拡大に向けた戦略構築

《扱うデータ》
・ユーザー行動ログ
・募集・マッチング・レビュー情報
・問い合わせデータ
・営業データ など
大規模＆多種多様なデータを活用できます。

【MUST】
ハードスキル
・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験(3年以上)
・gitを用いたチーム開発の経験
・GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験
・IaCの開発経験
・複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験(直近含め3年以上)
・商用環境における機械学習機能の構築・運用経験(直近含め3年以上)
・クラウドにおける開発経験(特にGoogle Cloud、もしくはAWS)(直近含め3年以上)
・保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る

ソフトスキル
・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
・当社のバリューにフィットしている方
・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方
・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方
・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出来る方

【WANT】
・VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験
・dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験
・k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験
・チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力
・プログラミング言語によるweb系開発、及び運用の実務経験
・VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験