AI開発事業部
【業務概要】
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
採用情報 | |
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募集背景 | 世界的にChatGPTをはじめとしたテキスト生成AIの活用の需要が高まっているなか、当社でも大手通信会社様との技術パートナーシップをはじめその需要が高まってきています。 この支援活動をさらに活発化させるべくその中心を担って業務を推進いただける方の採用を強化しております。 |
配属部署 | AI開発事業部 |
概要 | Shift the Direction ~改善から革新へ~ AMBLは4つの成長領域(AI/人工知能、クラウドネイティブ/システム開発、UXデザイン、マーケティング)からお客さまのDX推進を支援しております。 各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、様々なニーズにお答えするケーパビリティを持っています。 また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。 |
この仕事で得られるもの | 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 |
想定給与 | 賃金形態:月給 年収:450万円~800万円(月収:307,266円~) うち固定残業代 22,266円~/10h ※超過分は別途支給 ※スキルに応じ、決定します |
想定給与② | 固定残業代:基本給÷160(所定労働時間)×1.25×固定時間 ▼他各種手当 賞与/6・12月 給与改定/年2回 テレワーク 通信手当 |
選考プロセス | ▼エントリー まずはお気軽にご応募下さい! ↓ ▼面接1回(2回になる場合もございます) ※面接はオンラインで実施します。 面接担当者:現場担当者 会社説明やご応募頂いたポジションの説明はもちろん、 疑問点や不安があれば遠慮なく質問して頂けます。 ↓ ▼内定・採用 応募から採用内定まで、最短2週間を予定しております。 入社後のGAPを防ぐため、育成担当やPJTメンバーとの事前顔合わせや、 また条件の通知や会社の制度を詳しくお伝えさせて頂く場として、 オファー面談を実施予定です。 |
定員 | 10 名 |
勤務地 |
東京都 品川区大崎一丁目2番2号 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階(本社)/在宅勤務 |
勤務時間 | フルフレックス制 所定労働時間:8h(うち1h休憩)/月160h程度 ※例)①9:00-18:00②10:00-19:00 所定労働時間を超える労働の有無:有 |
待遇・福利厚生 | 正社員(期間の定め無し) 試用期間:3ヵ月 ※試用期間中、条件面・待遇面に相違なし ■在宅勤務制度 ■フレックス制 ■入社時有給休暇付与(初年度最大14日付与※入社月による) ■テレワーク手当(一律4,000円支給) ■副業制度(規定あり) ■資格取得奨励金制度(11,000円~141,000円/1資格につき) ■結婚祝金制度(30,000円+休暇5日付与) ■企業型確定拠出年金制度(選択制) ■交通費支給(実費精算支給) ■社員紹介制度(100,000円~500,000円) ■社会保険完備(労働・健康・雇用・厚生年金) ■通信手当(規定あり) ■慶弔見舞金制度 ■産休・育休制度(100%復帰) ■敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり) ■持ち株制度 |
休日・休暇 | ■年間休日125日 ■完全週休2日制(土日祝) ■有給休暇(入社日付与 初年度最大14日) ■夏季休暇(有給付与に変更) ■記念日休暇(有給付与に変更) ■年末年始休暇(12/29~1/3) ■時間年休制度(1時間単位で有給取得が可能) ■産休育休取得実績(復職率100%) ■子の看護休暇 ■介護休暇 ■慶弔休暇 |
募集拠点 |
AI開発事業部 東京都品川区大崎一丁目2番2号 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階 |