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仕事内容MLOpsエンジニア
SUBARU Labにて、車載向けエッジモデルおよび大規模モデル開発を支えるMLOps基盤の構築・運用を担当する。クラウド/オンプレミス上の学習・評価パイプラインの設計・構築、データセットのキュレーション、BIツール環境の整備などを行う。必須要件としてMLOps基盤の設計・構築・運用経験、深層学習フレームワークの基礎理解、クラウド環境構築・運用経験、Python開発経験を求める。
職務内容
- 車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支えるMLOps基盤の構築・運用を行う
- 膨大な運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインを構築する
- データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーションを行う
- モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、MLエンジニア／MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行う
働く環境について
- 研究に必要な物は基本的に自由に利用できる
- ハイスペックデスクトップ環境（例：GeForce RTX 4080搭載PC、5Kモニタ）を利用できる
- オンプレミス計算環境（例：NVIDIA H200搭載マルチGPUサーバーなど）を利用できる
- 自動運転用の試験車両およびシミュレーション環境を利用できる
- 海外主要学会への発表/聴講、海外サプライヤやメーカとの協議、世界中の環境での評価など、グローバルに活躍する機会がある
備考
- ご応募の際、対外的にわかる成果（学会発表、論文執筆、特許出願、KaggleやAtcoderなどの結果、githubやQiitaなどのアカウント）をお持ちであれば、記載をお願いする
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 550万円/年〜
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 121日
- 職種
- MLOpsエンジニア
- 経験年数
- 不問
- 掲載日
- 7/3
- 最終確認
- 8/5
応募資格（必須）
- MLOps 基盤（学習パイプライン、データ処理、CI/CD 等）の設計・構築・運用経験
- 深層学習フレームワーク（TensorFlow / PyTorch）の基礎理解
- AWS / GCP 等のクラウド環境構築・運用経験
- Python を用いた開発経験（実務または個人/研究での継続的な開発とプロダクション品質のテスト／コードレビュー経験）
歓迎する経験
- 商品化、実用化したシステムの開発経験
- チームマネジメント経験またはチームの技術リード経験
- Docker / Kubernetes を用いたコンテナ環境構築・運用経験
- Kafka / Spark / Dask などを用いた分散データ基盤の構築・運用経験
- SQL / PySpark 等を用いたデータ処理・ETL・特徴量生成の経験
- Vertex AI による量子化・モデル最適化など、エッジ推論・高速化の実務経験
待遇・福利厚生
- 自己啓発サポート制度
- 財形貯蓄制度
求めるスキル・経験
この求人は株式会社SUBARU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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働き方・年収で探す
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- 年収600万以上13,681
- 完全週休2日31,016
- 年間休日120日以上27,659
- フレックス19,708