◢MLOpsエンジニア・年収850〜◤上場直近製造業AIデータプラットフォーマー企業／自社プロダクト

職種

• データサイエンティスト

• 領域特化データサイエンティスト（自然言語処理）

• 領域特化データサイエンティスト（強化学習）

仕事内容

MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 推論・学習プラットフォームのコストの最適化 モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。

求める能力・経験

Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験 Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験 Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C++等によるアプリケーション開発経験 日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること 例：日本語能力試験N2程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等

学歴

大学院（博士）、大学院（修士）、大学院（MBA/MOT）、大学院（法科）、大学院（その他専門職）、4年制大学

雇用形態

正社員

契約期間

無

試用期間

有 試用期間月数: 3ヶ月

給与

850万円〜1,200万円

通勤手当

一定額まで支給

勤務時間

08時間00分 休憩60分

09:00〜18:00

フレックスタイム制

有 コアタイム (11:00〜16:00)

残業

有 平均残業時間： 20時間

残業手当

有

休日・休暇

123日 内訳：完全週休2日制、土曜 日曜 祝日、夏季3日、年末年始6日

その他

リフレッシュ休暇、忌引き休暇、産前産後休暇、育児休暇、看護・介護休暇

社会保険

健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険

備考

年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。 ストックオプション制度あり

配属先

転勤

無

本社

住所

東京都台東区

喫煙環境

敷地内全面禁煙

制度

在宅勤務 リモートワーク可 服装自由 資格取得支援制度 ストックオプション

その他

その他制度

■PC支給 ■健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助 ■全社表彰や部署ごとのアワード ■育児休業・介護休業（入社3か月後から取得可能） ■結婚お祝い金（5万円）、出産お祝い金（10万円） ■引っ越し補助金 ■サーバー代補助 ■部活動支援費 ■Teaming Offsite費用補助 ■チーム内交流の食事代補助、チーム同士の交流の食事代補助 ■通勤手当：1ヶ月3万円を上限としオフィス出社日数分を支給、遠方在住者は上限6万円／月を支給

制度備考