上場不動産情報サービス会社でのMLOpsエンジニアの求人

AI技術を実サービスに適用していくための以下の業務を主に担当していただきます。

1. AI技術の提供に必要となるAPIやインフラやバックエンドの開発全般
2. AIモデルの迅速な開発と運用を可能とするためのワークフロー構築等のMLOps業務
3. AI技術の当社実サービスへの応用：当社データでのオフライン検証支援、PoCアプリでのオンライン検証

やりがい・魅力
1. AIのプロトタイピングから始まり、先進技術を実サービスにインストールする仕事を経験できる
2. データサイエンス領域のワークフロー全体（いわゆるMLOps分野）にかかわる仕事を経験できる
3. 実サービスを担う事業部と近い距離で連携する仕事を経験できる
4. Kubernetes等の社内アプリケーション実行基盤を導入した開発環境・体制

●今抱えている課題
研究開発を通じて創出したAI技術シーズを迅速にプロダクトへ適用するためには、AI技術シーズの開発と運用がしやすくするためのMLOpsが必要不可欠です。
加えて、AIのプロトタイピングや効果検証をする過程で、APIやインフラやバックエンドのみならず、Webアプリケーション部分の開発と運用も重要となります。
そのため、AI技術シーズの特徴を理解した上で、MLOpsに関する開発で上流工程から下流工程（要件定義/設計/製造/テスト）の経験がある方や、MLOpsエンジニアとしての専門性を活かしながら様々な領域の開発に臆せず挑戦できる方で、開発リーダを目指す人材を歓迎します。

●お任せしたいこと
MLOpsに伴う開発を上流工程から下流工程までお任せします。
AI技術シーズの提供に必要なAPIやインフラやバックエンドの開発を上流工程から下流工程までお任せします。
もちろん機械学習や深層学習のモデル開発に取り組んでいただくことも歓迎します。
生産性向上のため部署内で協力しながら開発や運用プロセスのルール作りや仕組み化を実施していただきます。

開発環境
開発言語：Python / Ruby / PHP
仮想化：Docker / Kubernetes / オリジナルのアプリケーション実行基盤
フレームワーク・ライブラリ等：チームとしての指定はないですが、APIはFastAPI、MLライブラリはPyTorch派が多めです
クラウド：AWS / GCP
構成管理：CloudFormation
DB：BigQuery / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis
ワークフローエンジン：Airflow（Cloud Composer）
実験管理：MLflow
CI/CD：GitHub Actions / AWS CodePipeline
バージョン管理：GitHub

社内システム
グループウェア：GoogleWorkspace
コラボレーションツール・PJ管理：JIRA / Confluence
コミュニケーションツール：Slack

必須スキル/経験
以下の3つの要件を全て満たす方
1. AWS/GCPなどのビッグデータ環境の要件定義、設計、構築、運用経験
2. 機械学習や深層学習に関する数理科学の基本的な知識
3. 機械学習や深層学習を実装するためのPythonライブラリ利用やAPI構築の経験

歓迎するスキル/経験
以下のいずれかのスキルや経験をお持ちの方を歓迎致します。
1. エンジニア3名以上のプロダクト開発チームでのリーダまたはサブリーダの経験
2. スクラムによるアジャイル開発の経験
3. 研究開発フェーズにおいて、仕様が定まらない・不確実な場合でも開発を推進した経験
4. Pythonを用いたWebアプリケーションの要件定義、設計、開発経験

求める人物像
当社のビジョンに強く共感し、同じゴールを見据えビジョン実現に邁進できる方
代表的なカルチャーである「利他主義」に強く共感し、同じ志の仲間と仕事がしたい方
ゴールに到達するために必要なことや新しいことに臆せず挑戦し、変化を楽しむことができ、困難に立ち向かえる方
主体性と自律性を持ち、はっきりとしたシステム仕様がなくても、ゴールから逆算して要件定義から開発まで推進できる方