【フルリモート／週5／機械学習】ビジネス課題をAIで解決し社会実装をリードする機械学習エンジニア（MLOps推進）

お任せしたいこと

［役割］機械学習エンジニアとして、当社のコアプロダクト（レコメンドエンジン、需要予測、ダイナミックプライシング等）に組み込まれる機械学習モデルの設計・開発から、本番環境へのデプロイ、および継続的な精度改善（MLOps）までを一貫してお任せします。
［役割に対して求める成果］実証実験（PoC）で終わらせるのではなく、数千万人のユーザートラフィックや膨大なトランザクションデータに耐えうるスケーラブルな推論APIを構築し、機械学習モデルの予測精度をビジネス上のKGI/KPI（売上向上、コスト削減等）の達成へとダイレクトに繋げること。

具体的な業務内容

・Python（PyTorch, TensorFlow, LightGBM等）を用いた、ビジネス課題を解決するための機械学習アルゴリズム（回帰、分類、クラスタリング、推薦等）の選定・学習・評価
・PandasやPySpark、SQLを用いた、ペタバイト級のログデータからのデータ抽出、前処理、および特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）
・AWS SageMakerやGCP Vertex AIを活用した、モデルの学習から推論エンドポイントのデプロイまでの機械学習パイプラインの構築
・Python（FastAPI等）を用いた、バックエンドシステムやフロントエンドと連携するための高パフォーマンスな推論APIの詳細設計・実装
・MLflowやKubeflow等のツールを利用した、モデルのバージョン管理、実験管理、および継続的トレーニング（CT）基盤の構築
・本番環境におけるモデルの精度監視（データドリフト・コンセプトドリフトの検知）と、A/Bテスト等の統計的アプローチによる効果測定

必須スキル・経験

・Pythonを用いた機械学習モデルの構築、および本番環境へのデプロイ（実運用）経験（3年以上）
・基礎的な機械学習アルゴリズム（ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワーク等）および統計学の深い理解
・RDBMSを用いた大規模なデータ抽出、およびSQLを用いた複雑なデータ集計・加工の実務経験
・Git/GitHubを用いたチーム開発およびPull Requestベースのコードレビュー経験

歓迎スキル・経験

・MLOps（機械学習の継続的インテグレーション・デリバリー・学習）基盤の設計・構築経験
・Docker、Kubernetes等を用いたコンテナ環境でのAPI開発・運用経験
・AWS、GCP等のパブリッククラウドにおけるインフラ構築・運用経験
・Apache Airflow等のワークフローエンジンを用いたデータパイプラインの構築経験
・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または関連する論文の執筆・登壇経験

開発環境

言語・フレームワーク：Python 3.1x, PyTorch, scikit-learn, LightGBM, FastAPI
インフラ・データ基盤：AWS (SageMaker, EKS, S3) または GCP (Vertex AI, BigQuery), Docker, Kubernetes
MLOps・ツール：MLflow, Apache Airflow, GitHub, GitHub Actions, Datadog, JupyterLab, Jira, Slack

開発チームについて

プロダクトマネージャー1名、データサイエンティスト2名、機械学習エンジニア5名（今回募集枠含む）、データエンジニア3名、バックエンドエンジニア多数の体制です。「モデルの精度」だけを追求するのではなく、「その精度がビジネスにどう貢献するか」を最重視しており、ビジネスサイド（マーケティングやセールス）とも密に連携しながら、アジャイルに仮説検証を繰り返すエンジニアリング文化です。

求める人物像

・「最新のアルゴリズムを使うこと」自体を目的とせず、目の前のビジネス課題に対して最も費用対効果が高くシンプルな解決策を選択できる方
・PoC（概念実証）の成功で満足せず、モデルをシステムに組み込み、安定稼働させる泥臭いエンジニアリング（MLOps）にやりがいを感じる方
・フルリモート環境下において、データエンジニアやPdMなど他職種とも自発的かつ円滑にテキストや通話でコミュニケーションが取れる方

仕事の魅力

蓄積された膨大なビッグデータを活用し、自らが構築したAIモデルが実際のプロダクトを通じて数千万人のユーザー体験を変える、非常にインパクトの大きなポジションです。アルゴリズムの探求にとどまらず、推論APIの最適化やMLOps基盤の構築といったソフトウェアエンジニアリングの高度なスキルも同時に磨くことができるため、市場価値の極めて高い「フルスタックな機械学習エンジニア」へのキャリアアップが可能です。

働き方

リモート環境

[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。