DX支援企業でのMLOpsエンジニア AIに興味があるシステムエンジニアも歓迎！（AI未経験可）の求人

MLOpsエンジニアとして、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのプロセスを効率化・自動化する役割を担っていただきます。
データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの橋渡しをしながら、スケーラブルで信頼性の高いMLシステムを構築・管理していきます。
また、AIアプリケーションの構築に関わることも多く、本番環境に適したモデルの運用やシステム全体の最適化に貢献します。

【具体的な業務】
・機械学習モデルの開発から本番環境デプロイまでのパイプライン設計・実装
・CI/CDを活用した機械学習モデルのデプロイと管理
・インフラの設計・構築・運用
・IaCツールを用いたインフラの設計・構築・運用
・モデルモニタリングやフィードバックループの設計と実装
・データパイプラインの構築・最適化
・AIアプリケーションの構築・運用

【PJT例】
・電力需要予測と発電量予測を活用した電力最適化システムの開発
・LLMを応用したLargeActionModelを利用した顧客の行動予測システムの開発

【技術スタック】
開発環境：AWS
技術スタック：
・言語: Python
・コンテナ技術: Docker、Kubernetes
・IaC: Terraform、CloudFormation
・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins
・機械学習フレームワーク: PyTorch、scikit-learn、他
・データベース: RDB、 NoSQL DB、Snowflake、他
・モニタリング、ロギング: Prometheus、Grafana、Elasticsearch

本ポジションを通じて、以下のスキルを習得・向上させることができます。
これにより、AI/MLシステムを支えるエンジニアとしての専門性を高め、先端技術に触れながらキャリアを築くことができます。

・MLOpsスキル: 機械学習モデルのライフサイクル管理、CI/CD、パイプライン設計の実務経験
・インフラ設計・構築能力: TerraformやCloudFormationを用いたクラウドインフラの設計・運用スキル
・データエンジニアリングスキル: 大規模データパイプラインの最適化および運用スキル
・モデル管理技術: 機械学習モデルのパフォーマンス追跡および品質管理スキル
・クラウド活用スキル: AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを活用したシステム構築スキル
・問題解決力: 機械学習およびデータインフラにおける課題発見と解決能力

必須スキル・経験
・PythonまたはJavaでの開発実務経験（2年以上）
・コンテナ技術: Dockerの利用経験
・バージョン管理システム: Gitを用いたコード管理およびチームでの実務経験
歓迎スキル・経験
・IaC: Terraform、CloudFormation、または同様のツールを用いたインフラ構築・運用の実務経験
・機械学習フレームワーク: PyTorch、TensorFlow、または同等のフレームワークの実務経験
・コンテナ技術: Kubernetesの実務経験
・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、または同様のツールを用いた開発経験
・データエンジニアリング: ETLパイプラインやデータフローの設計・構築経験
・データベース: RDB（例: PostgreSQL、MySQL）、NoSQL（例: DynamoDB、MongoDB）、DWH（例: Snowflake）の実務経験
・MLワークフロー: MLflow、Kubeflow、SageMaker、または同様のプラットフォームでの実務経験
・モニタリング、ロギング: Prometheus、Grafana、Elasticsearch、または同様のツールを用いた環境構築経験
・セキュリティ: 証跡管理や基礎的なセキュリティ知識
・リーダーシップ: 小規模チームのリード経験やタスク管理スキル
・応用数学: 微積分、線形代数、確率、統計、ベクトル解析、最適化など
求める人物像
・自身の課題や限界を正直に共有できる方
・AIシステムの開発に関心を持ち、意欲的に取り組める方
・新しい技術や事業環境の変化に対して柔軟に対応し、創意工夫を発揮できる方