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条件をクリア

ソフトウェアエンジニア / 機械学習基盤の開発〜運用

株式会社サイバーエージェント

テック　東京都渋谷区　企業サイト　掲載 6/30

給与

応相談※ 募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります

勤務地
東京都渋谷区
雇用形態
正社員・契約社員
働き方
週3日 出社

在宅勤務あり

年間休日
記載なし

完全週休2日

要約求人票をもとにAIがまとめたものです

社内のAI技術者やプロダクトチームが機械学習モデルを効率的かつ迅速に開発・デプロイできるよう、機械学習基盤「ML Platform」の開発・運用を担当します。物理GPUノードやKubernetesクラスタの構築・運用、機械学習ジョブの管理、モデルのデプロイ機能の開発などを行います。ユーザーのニーズに応じた新機能の追加やUX改善、機械学習エコシステムの検証・導入にも取り組みます。

応募資格

必須

歓迎

  • 下記のいずれかに該当する方

    • Kubernetes カスタムコントローラーの開発経験
    • Kubernetes 各種認定資格の取得（CKA/CKAD/CKS/KCNA）
    • 最新の機械学習やフレームワークに対する知識および理解
    • HPC を目的とした大規模計算クラスタに対する知識および理解
    • MLOps の知識・実践経験
    • Kubeflow, Kueue, MPI Operator の知識・運用経験(分散学習の経験)
    • Web API におけるセキュリティ対策の経験
    • パブリッククラウド（GCP/AWS/etc.）の AI 系サービスを用いた開発経験
    • フロント（React）の開発経験
    • OSS コミュニティでの開発経験

求める人物像

  • 多岐にわたる技術領域に好奇心を持ち、積極的に学習・挑戦できる方
  • 最新技術を常にキャッチアップしている方
  • 他者との協力を重視し、円滑なプロジェクト推進に貢献できる方

使用ツール

PythonDockerTensorFlowMPINVIDIA H100 / H200高性能ネットワークインフラアジャイル開発CI/CDSlackConfluenceJIRAパブリッククラウド（GCP、AWS）OSSコミュニティ

募集要項最終確認 10/2

職種
MLOpsエンジニア
雇用形態
正社員選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。
給与
応相談
給与の詳細
応相談 ※年俸制 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。 ※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。 ※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。給与改定（年2回）
手当
通勤手当家賃補助制度月3万円家賃補助制度月5万円
勤務地
東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers
働き方
10:00~19:00（休憩1時間） 職種によっては裁量労働制適用 ※勤務形態：出社＆リモートのハイブリッド勤務（週3日以上出社必須）
勤務時間
10:00~19:00（休憩1時間） 職種によっては裁量労働制適用 ※勤務形態：出社＆リモートのハイブリッド勤務（週3日以上出社必須）
休日・休暇
完全週休2日制（土曜・日曜）祝日夏期休暇（3日間）年末年始休暇（12月29日～1月3日）年次有給休暇（初年度10日間）慶弔休暇産前産後休暇育児休暇リフレッシュ休暇（勤続2年間で5日間）
福利厚生
従業員持株会慶弔見舞金制度社内親睦会費補助制度各種活性化制度 ※新規事業創出プロジェクトキャリアチャレンジ制度macalonパッケージ部活動支援制度社員同士のコミュニケーション促進を目的に、部活動に対し補助金を支給。毎月末の表彰式、サイバーエージェントグループ全社社員総会など、一体感を創る場を多数設けている活発な組織です。
社会保険
各種社会保険完備
受動喫煙対策
※屋内の受動喫煙対策　有(喫煙室あり)
経験年数
3年以上
掲載日
2026/06/30 17:44（94日前）
最終確認
2026/10/02 19:26（今日）

仕事内容

募集内容

  • 機械学習基盤である ML Platformの開発から運用を行い、社内のAI技術者やプロダクトの開発効率化、パフォーマンス向上、コスト削減を支援しています。
  • 当社は技術選定が自由なため、プライベートクラウドのML Platformを選択してもらうため、UXや機能を高いレベルで提供することがミッションとなります。

業務内容

  • 当社の機械学習基盤「ML Platform」の開発・運用を担当していただきます。社内のAI技術者やプロダクトチームが効率的かつ迅速に機械学習モデルの開発・デプロイを行えるよう、プラットフォームの機能強化や最適化を行います。
  • 具体的な業務としては、
  • 物理GPUノードのセットアップ（OSインストールやパラメータチューニング）
  • Kubernetesクラスタの構築・運用
  • 定期的なKubernetesクラスタのバージョンアップデート
  • 最新のKubernetesバージョンへのキャッチアップなど
  • NVIDIA H100 / H200 やRoCEv2/RDMA、NCCLなどの技術検証・導入
  • GPUインスタンスの提供
  • 機械学習ジョブの管理
  • モデルのデプロイ機能の開発・運用を
  • などを行い、ユーザーのニーズに応じた新機能の追加やUXの改善にも取り組んでいただきます。
  • サービスは主にKubernetes上で構築されているため、機械学習の知識に加え、Kubernetesカスタムコントローラー（Go言語）の開発など、kubernetesへの深い理解に基づいた学習サービスの開発・運用を担当します。
  • 加えて、Kubeflowなどの機械学習エコシステムの検証・導入・コントリビュートを通じて、基盤の強化と機能拡充を図ります。

ポジションの魅力

  • このポジションでは、最先端の技術に挑戦する機会が豊富にあります。最新のGPUハードウェアや機械学習フレームワーク、Kubernetesの新機能など、常に技術の最前線で活躍できます。
  • ソフトウェア開発からインフラ構築、機械学習の応用まで、多岐にわたる技術領域に携わることで、幅広いスキルを習得・活用することが可能です。

部署について

  • 社内のAI開発を支える機械学習基盤「ML Platform」の開発・運用を専門とするチームです。メンバーは各自が高い専門性と幅広い技術知識を持ち、協力しながらプラットフォームの強化と機能拡充を進めています。
  • ユーザーであるプロダクトチームやAI技術者との密なコミュニケーションを重視し、ニーズに即したサービス提供を心がけています。

プログラミング言語

  • Go言語
  • Python

プラットフォーム・オーケストレーション

  • Kubernetes
  • Docker

機械学習フレームワーク

  • TensorFlow

分散処理技術

  • MPI
  • NCCL
  • RoCEv2/RDMA

機械学習エコシステム

  • Kubeflow
  • Kueue
  • MPI Operator

ハードウェア

  • NVIDIA GPU（H100など最新モデル）
  • 高性能ネットワークインフラ

開発手法

  • アジャイル開発
  • CI/CDの実践

コミュニケーションツール

  • Slack
  • Confluence
  • JIRAなど

その他の技術要素

  • パブリッククラウド（GCP、AWS）の知識活用
  • OSSコミュニティとの連携

この求人は株式会社サイバーエージェントの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。

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