金属加工品の受発注プラットフォーム企業でのMLエンジニアの求人

【業務内容】
データサイエンティストと協業し，機械学習モデルが継続的にサービスに対して価値を提供できるよう，基盤の構築，保守，運用を行います

- 機械学習モデルの開発基盤の構築
- GPU開発環境の構築
- オンプレ・クラウド関わらず仕組みの設計
- コスト管理/障害対応/実験ログ管理
- データセットサーバーの構築
- データフロー設計
- ガバナンス設計および運用
- コスト管理/障害対応
- サービスに対する機械学習モデルのデプロイ基盤構築
- 継続的なデプロイメントの仕組みづくり
- ログ管理/障害対応
- データサイエンティストが作成した機械学習モデルの既存アプリケーションへの適用および運用

【開発環境】
- 利用言語: Python, R
- フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- インフラ：GCP,GKE
- データベース：BigQuery, PostgreSQL, Firestore
- 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab, Sentry, DataDog
- コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

【開発組織】
- 数名の図面解析チーム
- CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー
- 数名の製造原価計算チーム
- 競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発
- スクラムベースの開発サイクル
- JIRAによるチケット管理

【必須スキル】
- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
- 統計学の基礎知識
- Pythonによる開発経験
- 機械学習基盤の開発・運用経験
- GCP/AWSでの業務経験
- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
- デプロイパイプライン設計・運用経験
- データサイエンティストとの連携能力
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
- CI/CDパイプラインの開発・運用経験


【歓迎スキル】
- GPU処理を用いた開発経験
- DockerやKubernetes等のコンテナ技術の運用経験
- 再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験
- Datadogの運用経験
- 分散処理に関する開発・運用経験
- Rustによる開発経験
- 機械学習に対する基本的な理解
- 機械学習モデルの開発・運用経験


【求める人物像】
●大胆に挑戦し、卓越したいポイント
当社は創業以来、素早くアプリケーションを開発し価値検証をするということを続けてきました。時には突貫工事だったかもしれません。ですが、いくつかの発見があり、今当社はビジネスを急拡大させています。パブリッククラウドやIaCなどを活用することで、なんとかしのいできましたが、今後も成長を続けるプラットフォームとしてしっかりとした基盤を見直す時期に差し掛かりつつあります。 同時に、基盤やインフラに求められることも変わりつつあります。受発注プラットフォームだけであれば限られた用途だったものが、周辺プロダクトの興りによって、一部はゼロトラストなセキュリティを求められ、一方では信頼性・可用性に対するエンジニアリングの重要性が高まりつつあります。立ち上がり始めたチームや仕組みの構築から関わってみたい方を求めています。

【選考で大事にしていること】
・当社のミッション、バリュー、カルチャーへの共感
・モノづくり産業の業務プロセス変革に対する興味
・未経験の技術への貪欲さ
・情報技術やプログラミング技術の基礎
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できるか
・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できるか