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ポイント
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日本最大級の法律相談ポータルサイトを運営しており、登録弁護士数が国内の半数以上という広いマッチング基盤を持っています。
過去の相談・回答データが膨大で、ユーザー自身が「似たケース」の回答を閲覧できるデータベース機能を備えており、他社より相談前の情報収集が進めやすい環境です。
弁護士ランキングや口コミ評価の掲載により、初めて弁護士を探す人でも比較的安心して選びやすい仕組みがあります。
分野特化サイト(例:相続分野)を展開しており、特定の法律領域に力を入れているため、一般的な法律相談ポータルと比べ「専門特化+検索のし易さ」が優れている点があります。
相談から弁護士探し・依頼まで一貫してオンラインで手続き可能(例:「オンライン相談」サービス)で、地理的・時間的制約がある利用者にもアクセスしやすい体制があります。
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仕事内容
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■ポジションについて
・職務詳細
チーム内の1人目のMLOpsエンジニアとして、MLやLLMの学習や運用を支えるシステム全般や、プロダクトの中枢であるML・LLMをフル活用したエージェントシステムの開発をリードしていただきます。
機械学習モデルの実験・開発・運用プロセスの設計、構築、効率化、自動化
学習データ、モデル、実験結果の管理基盤の構築・運用
CI/CDパイプラインの設計・構築・運用
デプロイ戦略の策定と実行(安全かつ迅速なモデルデプロイの実現)
モデルの評価や学習に活用できるシグナルの設計・実装
モニタリングシステムの構築・運用、モデルのパフォーマンス監視と改善提案
MLエンジニアと連携し、開発効率とプロダクト品質の向上を支援
最新のMLOps関連技術の調査・導入検討、チームへの知見共有
■開発環境
言語・フレームワーク
バックエンド: Python / FastAPI
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, etc.)
データベース: Aurora, Neptune
AI/検索: Vertex AI(Gemini), Bedrock,SageMaker,OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitLab, GitHub
CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: GitHub Copilot, NotebookLM, Cursor, Devin など
■ポジションの魅力
日本最大規模のリーガルデータを活用した、社会的意義の高いAIプロダクト開発に携われます
今トレンドの専門領域に特化したAIエージェントの開発に携われます
産学連携なども含め、最先端の技術を駆使した開発が可能です
・内社外の弁護士・法務部などの顧客基盤、データを活用することが可能です
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求める人材
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■必須要件
Python等を用いた開発経験
システム開発・運用経験5年以上
機械学習モデルやLLMを活用したシステムの運用経験3年以上
クラウドプラットフォーム(AWS, GCP, Azure等)上での開発・運用経験
コンテナ技術(Docker等)の利用経験
機械学習モデル開発のライフサイクルへの深い理解
■歓迎要件
機械学習モデルやLLMを含む大規模システムにおけるインフラ設計・構築・運用経験
機械学習モデルの学習やLLMのファインチューニングを行うためのインフラ構築経験
LangfuseやWeights & BiasesなどのLLMOps/MLOps関連ツールをを使った評価基盤構築経験
IaC(Infrastructure as Code)ツール(Terraform, Ansible等)の利用経験
テックリードやエンジニアリングマネージャーとしてチームをリードした経験
■こんな方と働きたい
世の中に新しい革新を起こしたい熱量と野望がある方
最新の技術が好きな方。最新のLLMトピックに関心が高く、その適用に興味がある方
技術はトップでありながら、ビジネスへの関心、シンクに関心がある方
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勤務地
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東京都港区六本木四丁目1番4号 黒崎ビル
東京メトロ南北線「六本木一丁目」駅1番出口から 徒歩6分
都営地下鉄大江戸線、東京メトロ日比谷線「六本木」駅6番出口から 徒歩8分
<交通手段について>
車・バイク通勤不可
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