MLOps AIプラットフォームエンジニア

仕事内容

魅力的なポイント：

• スケーラブルなAIプラットフォームインフラストラクチャの構築と運用：モデルライフサイクル全体をサポートするエンドツーエンドのAI/MLプラットフォームを設計・開発し、データサイエンティストがセルフサービス機能を活用できるようにします。
• 自動化とCI/CDによるMLOpsの卓越性の推進：自動化されたパイプライン、Kubernetesベースのデプロイメント、CI/CDプラクティスを導入し、高速で信頼性の高いスケーラブルなモデル配信を実現します。
• 高度なデータおよび特徴量エンジニアリングの実践経験：特徴量ストアとデータレイクを開発・管理し、リアルタイムおよびバッチMLユースケースの両方において、データの一貫性、ガバナンス、パフォーマンスを確保します。

年収：500万ドル以上

職務内容：

• 社内AIプラットフォームの構築：
  • エンドツーエンドのモデルライフサイクルをサポートする、スケーラブルなAI/MLプラットフォームの設計・開発
  • データサイエンティストおよびMLチーム向けのセルフサービスツールの提供
• モデルデプロイメントパイプライン：
  • モデルのトレーニング、テスト、デプロイメントのための自動化パイプラインの開発・保守
  • より迅速かつ信頼性の高いモデルリリースを実現するためのCI/CDプラクティスの実装
  • モデルのバージョン管理およびロールバックメカニズムの管理
• フィーチャーストアの開発：
  • MLモデル向けの中央集約型フィーチャーストアの構築・管理
  • トレーニングデータと本番データの一貫性の確保
  • リアルタイムおよびバッチフィーチャー処理のサポート
• データレイク管理：
  • 構造化データおよび非構造化データのための、スケーラブルなデータレイクの設計・保守
  • データの可用性、品質、ガバナンスの確保
  • MLユースケースにおけるストレージとデータ取得の最適化

応募資格：

• モデルデプロイメントパイプライン、フィーチャーストア、データレイクを含む社内AIプラットフォームの構築経験
• AWS/Azure上で、スケーラブルなAIインフラストラクチャの設計・管理経験
• KubernetesとCI/CDパイプラインを活用して、機械学習ワークフローのデプロイと自動化を実現します。
• モデルモニタリングを実装し、パフォーマンスの追跡、問題の検出、信頼性の確保を行います。

語学力：日常会話レベルの日本語（日本語能力試験N3）およびビジネスレベルの英語

会社概要

当社は、デジタルエンジニアリングとエンタープライズモダナイゼーションにおける信頼できるパートナーとして、高度な技術専門知識を活用し、お客様の優位性維持を支援しています。当社のソリューションは、お客様が競合他社を凌駕する力を与えます。米国トップ企業や銀行をはじめとする世界中の業界リーダーと提携し、ヘルスケア・ライフサイエンス、銀行・金融サービス・保険、ソフトウェア・ハイテク、そして新興産業分野においてイノベーションを推進しています。