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ポイント
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【東証グロース上場】フルリモート/フルフレックス/AI開発のスタートアップ企業
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仕事内容
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【職務概要】
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
下記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきます。また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
(1)データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
(2)AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
(3)モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
【業務内容変更の範囲】
同社業務全般
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求める人材
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【必須】
・機械学習エンジニアとして機械学習モデルの開発、構築に携わった経験を有する方
・データOps、CI/CD、インフラ設計/構築のいずれかに携わった経験を有する方
・応用情報技術者試験を取得している方、もしくはその水準の知見を有している方
【尚可】
・MLOps領域における実務経験
・Jenkins, CircleCI, GitLab CIなどを用いたCI/CDパイプラインの構築・運用経験
・MLflow, Kubeflowなどの機械学習パイプラインツールの利用経験
・Terraform, AnsibleなどIaC(Infrastructure as Code)ツールの利用経験
・機械学習モデルの開発、または関連するデータ分析基盤の構築経験
・顧客との折衝や要件定義などの上流工程の経験
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勤務地
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東京都中央区銀座8-11-1 GINZA GS BLD.2 3F
各線「銀座」駅より徒歩10分
勤務地変更の範囲:勤務地からの変更はなし
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