■業務内容
オフィス仲介/保証サービス企業での新規PJ

①PJTの進め方
大きく下記4つのフェーズに分けてPJT進行をしています。
・Phase1 (全体企画)： 要件定義。PJT計画検討。データ調達。
・Phase2 (PoC)：レコメンドモデルがビジネス要求を満たすかの検証。
・Phase3 (導入)：開発したレコメンドモデルをプロダクトに組み込み。
・Phase4 (運用)：モデル開発用データ取得の自動化。モデル更新の自動化。

本案件ではPhase3がスコープになります。

②レコメンド結果提供方法について
レコメンドモデルの予測結果を提供するためのREST APIを開発し、そのAPIを介してレコメンド結果を提供する方式を想定しています。
またレコメンドモデルをSageMakerで動かす関係で、REST APIもAWS上で開発する形を想定しています。

③PJT体制
下記体制でのPJT進行を想定しています。
・プロジェクトオーナー：PJTの予実管理、ステークホルダーコミュニケーションを担当。
・データPM：PJT企画、要件定義、PJTマネジメントを担当。
・機械学習エンジニア：機械学習モデル開発を担当。
・インフラエンジニア：機械学習モデルの出力するレコメンド結果提供用APIの設計 / 開発 / 運用を担当。
・MLOpsアドバイザー：レコメンド結果提供用API開発、MLOps全般の技術アドバイスを担当。
・フロントエンジニア：レコメンド機能を提供するフロント側機能全般の実装を担当。

上記の中で既に参画しているメンバーは以下になります。
・プロジェクトオーナー：1名 (社員)
・データPM：1名 (業務委託)
・機械学習エンジニア：1名 (業務委託)
・MLOpsアドバイザー：1名 (業務委託)
・フロントエンジニア：数名 (外部の開発会社)

④PJTの進め方
必要であればML Ops経験豊富なML Opsアドバイザーから、SageMakerへのモデルデプロイの実装方法のアドバイスをもらう事が可能です。

[具体的な業務内容]
・AWS環境の初期構築
・SageMaker Endpointへの学習済モデルの手動デプロイ
・Amazon API GatewayとSageMaker Endpointを用いたREST APIの構築
・Amazon Cloud Watchを利用した監視機構の構築

■求めるスキル（必須）
・REST APIの開発経験
・AWSを利用した開発経験
・監視機構の構築経験
・機械学習やML Opsへの興味
・IaCの経験 (例：Terraform)
・インフラエンジニア or Dev Opsエンジニア or SREとしての実務経験 (最低でも1年以上)

■求めるスキル（尚可）
・SageMakerの利用経験
・機械学習の基礎知識

■キーテクノロジー
AWS

■面談回数：1回
■週稼働日数：〜週5日
■PC貸し出し：
■業務時間：確認中
■リモート状況：ハイブリッド(割合未定)
■勤務地：リモート

■案件番号：97_038