MLOpsエンジニア

仕事内容

データを活用し「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。
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 PipelineやKubernetes上での開発環境の整備、運用
・社内のデータに関する課題のヒアリング、活用のための要件を満たせるタスク定義
・Data LakeやFeature Storeなど、データを蓄積する基盤の構築
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進

応募資格

■必須スキル
・キャディのミッションである「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
・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
・MLOps、SREに関連した3年以上の業務開発経験
・GCP、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

■歓迎スキル
・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験
・Hadoop、Sparkなどの分散処理技術にを用いた開発、運用経験
・Opensearchなどの全文検索エンジンの開発、運用経験
・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験

■求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある
・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる
・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる

プログラム言語

• C++
• Java
• Python
• Go言語
• Scala
• Kotlin
• その他

雇用形態

正社員

勤務地

東京都 台東区 蔵前1-4-1 総合受付3F

年収

応相談

給与

■給与
経験・能力を考慮し、当社規定のグレードごとの給与レンジに応じて決定　※給与改定は原則年2回

■福利厚生
・交通費支給（上限3万円）
・諸休暇（夏季休暇、年末年始休暇、リフレッシュ休暇、忌引き休暇等）
・補助金（引っ越し補助金、子ども手当、結婚お祝い金等）
・健康診断・婦人科検診費用負担
・オフィスドラッグ
・オフィスコンビニ
・学習支援（書籍購入制度、語学学習支援、モノづくり体験、外部研修サポートなど）
・全社表彰
・部活動
・エンジニアはPC、ディスプレイを希望のスペックで申請できます。
　※上限40万円までとし、それ以内であればPCの付属品も合わせて購入可能。
　※PCの交換サイクルは2年以上とします。

企業名

キャディ株式会社

会社概要

業界

設立

2017年11月

資本金

1億円

会社規模

100-999人

休日・休暇

待遇・福利厚生