【フルリモート／週5】Python MLOpsエンジニア（機械学習基盤構築・モデル運用自動化）

お任せしたいこと

自社サービスにおいて、データサイエンティストが開発した機械学習モデルを本番環境へ安全かつスピーディーにデプロイし、安定稼働させるための機械学習基盤（MLOps）の設計・構築をお任せします。
「精度の高いAIモデルを作って終わり」ではなく、モデルの劣化（データドリフト）を検知する仕組み作りや、再学習パイプラインの自動化、そして推論APIのレイテンシ削減など、AIを「一過性の実験」から「持続可能なソフトウェアシステム」へと昇華させるための泥臭いエンジニアリングにチームで取り組んでいただきます。

具体的な業務内容

・Pythonを用いた、機械学習モデルの推論API（FastAPI等）の設計・開発および高速化
・MLflow、Kubeflow等を利用した、機械学習モデルの実験管理・バージョン管理手法の標準化
・GitHub ActionsやCircleCI等を利用した、モデルの学習・評価・デプロイを自動化するCI/CD（CT: Continuous Training）パイプラインの構築
・AWS（SageMaker, EKS等）やGCP（Vertex AI, GKE等）上での、スケーラブルな機械学習インフラの設計・運用
・本番環境における推論レイテンシの監視、およびデータドリフト・コンセプトドリフトの継続的なモニタリングとアラート設定
・データサイエンティスト（研究開発チーム）が作成したJupyter Notebook上の実験コードの、本番運用に向けたリファクタリング（モジュール化、テスト追加）
・特徴量ストア（Feature Store）の設計、およびデータパイプライン（Apache Airflow等）との統合

必須スキル・経験

・Pythonを用いたシステム開発、またはバックエンドAPIの開発実務経験（目安として3年以上）
・機械学習モデルをWeb API等として本番環境にデプロイし、運用した実務経験
・Docker等のコンテナ技術を用いた開発、およびパブリッククラウド（AWS, GCP等）の基礎知識
・Git / GitHubを用いた構成管理・チーム開発経験

歓迎スキル・経験

・MLOpsの実践、または機械学習基盤の立ち上げ・運用経験
・MLflow、Kubeflow、BentoMLなどのMLOpsエコシステムの利用経験
・Terraform等を用いたインフラ構成のコード化（IaC）経験
・Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション基盤の運用経験
・基本的な機械学習アルゴリズムや、データサイエンスに関する基礎知識

開発・業務環境

開発言語：Python 3.x
フレームワーク：FastAPI
MLOpsツール：MLflow (または Kubeflow, DVC等)
インフラ・コンテナ：AWS (SageMaker, EKS等) または GCP (Vertex AI, GKE等), Docker, Kubernetes
ワークフロー管理：Apache Airflow
テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions
コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom

プロジェクトチームについて

MLOps基盤（AIプラットフォーム）チームへの配属となります。
「最新のアルゴリズムを追及する」ことよりも、「いかに属人性を排除し、誰でもボタン一つで安全にモデルをデプロイできるか」という『再現性』と『自動化』に最も価値を置く手堅いカルチャーです。データサイエンティストが書いた保守性の低いコードに対しても、文句を言うのではなく「どうすればシステムとして壊れにくい形にリファクタリングできるか」をソフトウェアエンジニアの視点から前向きに伴走し、地道な改善を重ねています。

求める人物像

・華やかなAIモデルの開発そのものよりも、それを裏側で支える「自動化の仕組み（パイプライン）作り」にやりがいを感じる方
・「データサイエンティスト」と「バックエンドエンジニア」という異なる言語を話す職種の間に立ち、円滑にコミュニケーションを取れる（翻訳者になれる）方
・モデルの精度低下や推論エラーが起きた際に、場当たり的な再起動で済ますのではなく、監視体制やテストコードから根本的に改善しようとする姿勢のある方

仕事の魅力

AIの社会実装が進む中、モデルを作る人材以上に枯渇している「モデルを本番で動かし続ける人材（MLOpsエンジニア）」として最前線に立つことができます。インフラ構築からバックエンド開発、データエンジニアリングまでの幅広い領域を横断しながら、非決定的なAIシステムを安定稼働させるための高度な実践的スキルを着実に磨くことができ、どこに行っても極めて重宝される市場価値の高いキャリアを築くことができます。

働き方

リモート環境

[フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。