研究開発部門 ML Architect

必須

• 課題を自ら発見・定義し、解決まで推進した経験
• CI/CDを含む開発〜リリース〜運用のサイクルを構築・改善し、サービスの継続的デリバリーと価値創出を実現した経験
• プロダクトやシステムに対してオーナーシップを持ち、開発から運用・改善まで継続的に関与した経験
• IaC（Terraform / CDK など）を用いて、クラウドインフラを再現可能な形で設計・構築・運用した経験
• MLシステムの設計・開発・運用経験（MLOps・LLMOps・推論基盤・分散システムなど）

歓迎

• Kubernetes・クラウドインフラの実務経験（AWS / Google Cloud）
• LLMを活用したシステムの設計・運用経験
• セキュリティーや権限分離を考慮したクラウドインフラ設計・運用経験

求める人物像

• 技術だけでなく、問題の発見・定義から携わりたい方
• インフラを整えるだけでなく、研究開発の成果に直接関わりたい方
• MLOpsをやっているが、もっと現場の課題に近い場所で働きたい方

使用ツール

組織ミッション

• 当社の研究開発部門は、事業部から独立した組織として、事業成長を加速させることをミッションとしています。イノベーション創出のための研究開発から、あらゆる事業へのアプリケーション提供・運用までを手がけます。

具体的な業務

• 機械学習エンジニアチームに深く入り込み、チームの課題を発見・定義し、解決まで一貫して行います。インフラやDevOps/MLOpsの整備にとどまらず、研究開発部として実際に成果を出せる状態にすることがゴールです。
• 「仕組みを作って終わり」ではなく、その仕組みが機能し、継続的に成果を生み出し続ける状態を維持・改善するところまで責任を持ちます。

主な業務内容

• 担当する機械学習エンジニアチームに入り込み、生産活動上の課題を発見・定義する
• インフラを構築し、学習済みモデルをサービスとして安全に公開・運用し、改善サイクル（監視・評価・再学習・再デプロイ）まで一貫して推進する
• 必要に応じてモデル・アルゴリズム領域まで踏み込み、研究員と協働する
• チームが自律的に動けるよう、設計支援・レビュー・ドキュメント整備を行う
• ML基盤・パイプライン・LLMOpsの設計・整備を通じて、実験やリリースサイクルを加速する

募集背景

• 事業成長に伴い、ML Architectの役割を担うポジションを増員します。

本ポジションの魅力

• 多様なバックグラウンドや専門領域を持つ研究員と共に、自社サービスに組み込まれる製品開発や運用に携わることができます。

開発環境、使用するツールなど

• 言語: Python / C# / Rust
• 構成管理: Kubernetes, Terraform
• CI/CD: GitHub Actions, Argo CD
• マネージドMLサービス: Amazon SageMaker, Agent Platform(Vertex AI)
• インフラ: AWS, Google Cloud
• オブザーバビリティ基盤: New Relic, Cloud Monitoring
• LLMOps基盤: Langfuse
• IdP: Okta