MLOpsエンジニア条件を変える閉じる
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
医療ビッグデータを活用した新規データプロダクトの開発を推進するエンジニアを募集しています。データの品質・鮮度・リネージを管理する基盤や、機械学習モデルの品質確認・継続的改善の仕組みを設計し、クラウド基盤構築やバックエンドアプリケーション開発を行います。
応募資格
必須
- 論理的思考力
- Gitブランチ戦略（例: Git Flow, GitHub Flow など）に則ったチーム開発経験
- 顧客向けサービスシステムの設計・開発に関するプロジェクトの経験
- AWS/GCP等を活用したクラウドサービスの設計・開発・運用経験
- DevOps原則に基づいたIaC・CI/CD経験
- ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力（日本語を母語としない方はJLPT N1以上）
歓迎
- dbt等で構築されたデータパイプライン上での開発・データ分析の経験
- 非機能要件等を考慮した、外部向け API サービスの設計・開発・運用経験
- MLOpsを活用したプロダクションサービスの提供、及び継続的な改善の経験
- 最新の論文で提案された機械学習モデル・手法の実装経験
- Kaggle 等のデータ分析コンペティションでの入賞経験
- ヘルスケア領域に特化したデータサイエンス、機械学習モデル開発経験
- 医学研究用の生物統計の専門知識または臨床知識
求める人物像
- 問題設定から社会実装までを主体的かつ自律的に行動できる自走力の高い方
- 口頭、記述ともにコミュニケーション能力の高い方
- 素直で新しいことが好きな方
- 自己研鑽の意識が高い方
使用ツール
募集要項最終確認 9/26
- 職種
- MLOpsエンジニア
- 雇用形態
- 正社員試用期間：有 入社日より3ヶ月。（但し、会社が必要と認めた場合は、さらに3ヶ月を限度として延長することがある。 期間中同条件）
- 給与
- 記載なし
- 給与の詳細
- 非公開 給与形態：月給制 給与改定：年1回（7月） 試用期間：有 入社日より3ヶ月。（但し、会社が必要と認めた場合は、さらに3ヶ月を限度として延長することがある。 期間中同条件） 別途残業代付与 経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇
- 手当
- 通勤手当上限15万円/月まで
- 勤務地
- 105-0012 東京都港区芝大門2-5-5 住友芝大門ビル
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- フレックスタイム制：コアタイム11:00〜15:00 ※標準労働時間：8時間/日、休憩60分
- 休日・休暇
- ■完全週休2日制：土日祝日■年始年末：12月29日～翌1月3日■5月1日～5月2日■有給休暇：入社年度は入社日に5日、半年経過後にプラス5日付与。翌年12日追加。以後2日ずつ増加し、最大20日。前年度支給分のみ繰越可能。■1週間休暇制度：年度に1回、土日祝を入れ最大9連休取得が可能
- 選考の流れ
- ▼書類選考 ▼1次選考/カジュアル面談：所属グループメンバーとの面談 ▼2次選考：所属グループメンバーとの面接 + 実技課題 ▼3次選考：所属部長との面接 ＋ Web 適性検査 ▼最終選考：役員との面接 （可能な限り対面でお願いしております） ▼内定 ※リファレンスチェックはご同意いただけた方にのみ、実施しております。 ※スピーディーに選考いたしますので、ご要望などございましたらご相談ください。 ※上記プロセスは、一部変更になることがございます。
- 掲載日
- 2026/07/03 16:13（88日前）
- 最終確認
- 2026/09/26 01:12（3日前）
仕事内容
募集背景
現在、当社が保有している約 2,000 万人規模の医療ビッグデータ（レセプト、健診、PHRデータ等）を活用してさらなる新しい価値を生み出すため、ヘルスケア領域における新しいデータプロダクト開発に関する複数の企画が急速に進んでいます。
仕事内容
JMDCでは、国内最大級の医療ビッグデータを活用した新規データプロダクトの開発を推進するエンジニアを募集しています。データプロダクトにおけるエンジニアリングのプロフェッショナルとして、主体的かつ自律的にプロジェクトを推進できる方を歓迎しています。
データの品質や鮮度、リネージを可視化し再現性高い状態で制御するパイプラインと基盤の設計
機械学習モデルの本番環境における品質確認や継続的改善を実現するバージョニング、モニタリング等の仕組みの設計
AWS/GCP等のクラウド環境における基盤構築、IaC・CI/CDを前提とした管理設計
各種API等を含めたバックエンドアプリケーションの開発
この仕事で得られるもの
医療×データという社会的インパクトの大きい領域で、技術選定からプロダクトリリースまで一気通貫で裁量を持てる
国内最大級の医療データベースを活用する最適なシステムアーキテクチャについて、インフラレベルから自由度高く設計、構築ができる
データサイエンスや機械学習を活用して高品質かつ安定的に価値提供するための仕組みの設計や運用、自社プロダクトとしての継続的な磨き上げの一連が経験できる
医療・ヘルスケアにおけるドメイン知識と実務的なデータサイエンスが経験できる
開発環境 / Tech Stack & Working Gear
クラウドサービス（下記に限らず各PJで最適なものを選定）
学習・推論：Amazon SageMaker, AWS Fargate (ECS), AWS Lambda
データ基盤：AWS Athena, Amazon Redshift Serverless, Amazon DynamoDB,
Vertica
IaC：Terraform
CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild
AIチャットツール
Gemini, Claude, ChatGPTなど
AIコーディングツール
IDE: VS Code, Antigravity, GitHub Copilotなど
CLI: Claude Code, Codex CLIなど
コラボレーション & ドキュメント
Slack, Backlog, Confluence
Google Workspace
GitHub Enterprise
ハードウェア支給
Windows：ノートPC + 計算用デスクトップ
Mac：MacBook Pro
業務環境・学習支援
周辺機器整備（4K・ワイドモニター、キーボード等）
書籍購入費用補助
生成AI活用費用補助
この求人は株式会社JMDC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。
東京都のMLOpsエンジニアの求人
募集元の採用ページから応募できます
応募は株式会社JMDCの採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
この求人と近い条件で探す数字はリンク先ページの掲載件数
この職種で探す
- MLOpsエンジニア37
- テック17,448
- AIエンジニア523
- データエンジニア443
- データサイエンティスト254
この勤務地で探す
働き方・年収で探す
この職種を募集する企業
- 株式会社JMDC60
- 株式会社Lagomliv1,642
- フロンティア株式会社982
- 株式会社アインホールディングス944
- 株式会社スターシステム868