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
JMDCの保有する様々なデータに機械学習を活用し、新たな価値を生み出す職種です。保険会社・ヘルスケア企業等へのデータ解析コンサルや予測モデル構築・サービスの提供、機械学習を用いた事業部・グループ会社サービス価値向上を行います。
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
- 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
- PaaS/FaaS を活用した設計・開発・運用経験
- DevOps原則に基づいたIaC・CI/CDの活用およびログ収集・性能監視等の運用経験
歓迎
- 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12階
- 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分有（10～20時間程度）
- 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
- 福利厚生
- ■健康年齢インセンティブ (実年齢と比較して若い場合はPep Upポイント支給)■クラブ活動支援 （社員自らが発足し活動。活動費の一部を支援）■メンタルヘルスケア （ストレスチェック実施、フォローアップ面談実施)■過重労働防止対策 （残業時間、業務量の確認)
- 受動喫煙対策
- 屋内原則禁煙：喫煙室有
- 選考の流れ
- ▼書類選考 ▼カジュアル面談：所属グループメンバーとの面談 ▼1次選考：所属グループメンバーとの面接 ▼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 ▼内定 ※4次選考は対面面接をお願いしております。 ※スピーディーに選考いたしますので、ご要望など有り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
仕事内容
JMDC の保有する様々なデータに対して機械学習を活用し新たな価値を生み出していただきます。
データ分析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。
保険会社・ヘルスケア企業等へのデータ解析コンサルや予測モデル構築・サービスの提供
機械学習を用いた事業部・グループ会社サービス価値向上
この仕事で得られるもの
データサイエンス、機械学習を活用した新サービスの開発、運用経験
国内最大級の医療データベースの分析経験（※データはクレンジング処理行ったうえで RDB 管理されており、機械学習エンジニアは分析・モデル開発に注力できます。）
医療・ヘルスケアのドメイン知識
統計学・機械学習のスキル向上（※Kaggle 銀メダル保有者も在籍。）
開発環境 / Tech Stack & Working Gear
(※2025年5月時点)
言語
Python, SQL
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
生成AI
Gemini Advanced, NotebookLM, ChatGPT Plus, GitHub Copilot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
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