【バクラク】シニアLLM/MLOpsエンジニア
想定年収
応相談
勤務地
東京都 中央区
リモート
リモート可
掲載中・最終確認 2026/5/30（5日前）
仕事内容
バクラク事業のシニアLLM/MLOpsエンジニアとして、AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善まで幅広く担う。LLMOps/MLOpsの専門性と高いバックエンドエンジニアリング力を活かし、評価基盤・モニタリング基盤・データパイプライン・実験管理・デプロイ運用基盤を設計・実装し、AIエージェントを高品質かつ継続改善可能な本番プロダクトとして育てる。
求めるスキル・経験
必須
LLMOps、MLOps、データ基盤、評価基盤、モニタリング基盤のいずれかの設計・開発・運用経験
LLMアプリケーション、機械学習モデル、またはデータプロダクトの開発・運用経験
本番運用されるAI / MLシステムにおいて、品質、精度、再現性、コスト、レイテンシ、信頼性などを継続的に改善した経験
Webアプリケーションまたはバックエンドシステムの設計・開発・運用経験
Python、TypeScript、Go のいずれかを用いたプロダクト開発経験
API設計、データモデリング、アーキテクチャ設計、非同期処理、権限管理、外部サービス連携など、バックエンド領域における設計・実装経験
本番運用されるプロダクトにおいて、保守性・拡張性・信頼性を意識した設計や改善を行った経験
コードレビューや設計レビューを通じて、チームのソフトウェア品質向上に貢献した経験
AIエージェント、LLMアプリケーション、生成AIを活用したプロダクト開発への関心、または開発経験
日本語での円滑なコミュニケーションが可能なこと / Native-like fluency in Japanese
歓迎
AIエージェントまたはLLMアプリケーションの開発・運用経験
AIエージェントやLLMアプリケーションの評価基盤、モニタリング基盤、改善サイクルを設計・運用した経験
機械学習モデルの実験管理、モデル管理、モデルサービング、オンライン推論、バッチ推論、継続学習、特徴量管理、再学習パイプラインなどの設計・運用経験
評価データセット、アノテーション基盤、人手評価、自動評価、A/Bテスト、オンライン評価などを活用した品質改善の経験
データパイプライン、データウェアハウス、Feature Store、ETL / ELT、ワークフローエンジンなどを用いた開発・運用経験
GCP、AWS などのクラウド環境における開発・運用経験
Kubernetes、Docker、Terraform、CI/CD、Observability などを用いた基盤開発・運用経験
Python、TypeScript、Go のうち複数を用いた開発経験
カンファレンス、イベント、技術ブログ、論文、登壇、寄稿などを通じた技術発信の経験
OSSや技術コミュニティへの貢献経験