【リモート】MLOpsエンジニア

職務概要クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
下記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきます。また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
（1）データ基盤の整備（ETLパイプライン）
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
（2）AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
（3）モデル配信と運用（デプロイメントパイプライン）
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。 会社の特徴 同社は、最先端のAI技術を駆使し、企業のビジネスモデルそのものを変革するオーダーメイドAIソリューションの提供に特化したテックカンパニーです。汎用的なパッケージ製品ではなく、クライアント固有の経営課題に対し、オーダーメイドでアルゴリズムを構築・実装することに強みを持っています。
■同社の3つの大きな特徴
【「ビジネス×技術」を繋ぐ高度なコンサルティング】単なるエンジニアリング集団ではありません。顧客の曖昧なビジネス課題をAIの言語へと翻訳し、実運用までを設計する「ソリューションデザイナ」が在籍。技術的難易度とビジネス価値のバランスを最適化した提案を行います。
【業界を問わない圧倒的なプロジェクト実績】製造、インフラ、流通、金融など、特定業界に依存しない多様なポートフォリオを展開。画像解析から自然言語処理、時系列データ予測まで、幅広いAI技術を社会のインフラへと落とし込んでいます。
【アカデミックな知見と実装力の融合】最新論文に基づいた最先端のアルゴリズムを、実際の現場で「動く」形へと昇華させる、高い専門性を持ったメンバーが集結しています。知的好奇心を刺激する難易度の高いプロジェクトが豊富です。