【東京】MLOpsエンジニア※リモート可／フレックスタイム制

【業務内容】
機械学習・データサイエンスを使ったプロダクトをユーザーに安定的に提供するためのエンジニアリング業務を包括的にお任せします。
機械学習モデルのデプロイから安定稼働するまでのプロセスを効率化し、
弊社のAI技術の実用化を加速させるのがミッションです。
（事業部ごとに異なるDWHを使っていたり、効率化に課題があります）
また、主責務ではありませんが LLM・機械学習モデルをご自身で作り、そのプロダクトを運用してみたい方もお待ちしております。
・機械学習の運用管理・効率化・機械学習 API サーバーの開発・運用
・機械学習パイプラインの開発・運用・最適化・モデルの運用管理・監視・アップデート
・Infrastructure as Code および CI/CD による機械学習プロダクトの構築/デプロイの効率化

【開発環境】
・プログラミング言語：Python, シェルスクリプトなど
・MLOps ツール：Vertex AI Pipelines, MLflow, Kubeflow, Airflow
・クラウドサービス：AWS, GCP, Azure
・コラボレーションツール：GitHub, Slack, Notion, Google Workspace
※全社的に GitHub Copilo, ChatGPT Plus など AI サービスを積極利用しています。
※今後の事業展開に応じ、新しい技術を積極的に取り入れて参ります。

【メンバー紹介】
・CAIO(Chief AI Officer 最高AI責任者) ：舘野
クックパッド株式会社の元CTO。日本経済新聞社、株式会社一休などの技術顧問、
WAmazing株式会社の取締役CTOを歴任。
AI／機械学習を用いたデータ分析技術を競う世界的コンペティションプラットフォーム「Kaggle（カグル）」において、
日本に約200名しかいない「Kaggle Competition Master」。

＜必須要件＞※下記のいずれか ・Python などを用いたプログラミング経験 2 年以上 ・クラウドサービス（AWS, GCP, Azure など）によるインフラ構築経験 ・データウェアハウス（BigQuery, Redshift, MySQL, PostgreSQL など）の使用経験 ・クラウドサービス（AWS, GCP, Azure など）の利用経験 ・ドキュメンテーション・報告・提案の実行スキル ＜歓迎要件＞ ・機械学習・AI 技術の基本的な理解 ・機械学習を活用したアプリケーションの開発・運用経験 ・機械学習ワークフローの開発・運用経験 ・SRE（Site Reliability Engineering）の経験 ・MLOps ツール（Vertex AI, SageMaker, MLflow, Kubeflow, Airflow など）の使用経験 ・コンテナ技術（Docker, Kubernetes など）の利用経験 ・CI/CD パイプラインの構築・運用経験 ・英語での技術文書の読解・作成力