【全国フルリモート×フルフレックス】MLOpsエンジニア/ビジネス成果に寄与するAI開発
おすすめポイント
BCG出身のCEOが2016年に設立したAIベンチャーです。『すべての産業の新しい姿を作る』『テクノロジーとビジネスを、つなぐ』をミッションに掲げ、機械学習技術を活用してクライアント企業のビジネスプロセスの中でも独自性や収益性の高いコアプロセスに対して課題解決、技術の共同開発、新規事業や全社DX推進の支援などを行っている企業です。
具体的には、『アカデミアから発信される最先端の機械学習技術』と『ビジネス現場の理解とそこへのAI導入の知見・ノウハウ』の2軸を武器として、汎用的なプロダクトやパッケージ製品では実現困難な課題を解決するオーダーメイド型の『カスタムAI』を開発・提供しています。
業務内容
■お仕事内容
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
<ミッション>
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
<業務イメージ>
①データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り(組織体制や評価制度など)へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか?
【業務の変更の範囲】
無
募集要項
| 募集職種 | |||
|---|---|---|---|
| リモートワーク補足 | 在宅を基本としたリモートワーク前提の勤務体系 | 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務時間・勤務形態 |
【勤務時間】 フルフレックス制度 コアタイム:なし フレキシブルタイム:なし 標準労働時間:09:45 ~ 18:30 (休憩時間60分) 【働き方】 フルフレックス制 【時間外労働の有無】 有 月平均20時間 【裁量労働制の採用】 無 【休憩時間】 60分 |
想定年収 | 800万円 〜 1,200万円 |
| 語学力・国籍 |
|
||
| 開発環境 | |||
| 求めるスキル | 【必須スキル・ご経験】 ・機械学習エンジニアとして機械学習モデルの開発、構築に携わった経験を有する方 ・データOps、CI/CD、インフラ設計/構築のいずれかに携わった経験を有する方 ・応用情報技術者試験を取得している方、もしくはその水準の知見を有している方 【歓迎スキル・ご経験】 ・MLOps領域における実務経験 ・Jenkins, CircleCI, GitLab CIなどを用いたCI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・MLflow, Kubeflowなどの機械学習パイプラインツールの利用経験 ・Terraform, AnsibleなどIaC(Infrastructure as Code)ツールの利用経験 ・機械学習モデルの開発、または関連するデータ分析基盤の構築経験 ・顧客との折衝や要件定義などの上流工程の経験 ★求める人物像 ・広い視点を持ち、自身の業務範囲を超えて能動的に行動できる方 ・チームワークを大切にし、メンバーと協力して業務を進められる方 ・ビジネス課題解決の視点を持ち、固定観念にとらわれずに業務を遂行できる方 ・エンジニアリング部門の組織づくりに関心がある方 ・機械学習モデルを組み込んだスマートなシステム開発に興味がある方 |
||
| 開発経験 | |||
| 就業場所 |
【雇入れ直後の就業場所】
自宅/本社 【就業場所の変更の範囲】 会社の定める場所 ※転勤無し |
契約/試用期間 |
【契約期間】
期間の定めなし 【契約更新】 無 【契約更新の上限】 無 【試用期間】 有 3ヶ月 ※待遇に変更なし |
| 給与 |
【基本給】 月額450,000円~ ※ 固定残業代は除く 【賃金形態】 月給制 【固定残業代】 23時間/月 105,000円~ ※ 23時間を超える時間外労働、休日労働、深夜労働について割増賃金を追加で支払う 【昇給制度】 ■昇給:年1回 【賞与】 ■賞与:年2回 ※個人のパフォーマンス並び会社業績により変動 |
休日・休暇 | 完全週休2日制(土・日)、祝日、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、産前産後休暇 完全週休2日制(休日は土日祝日) 年間有給休暇4日~20日(下限日数は、入社直後の付与日数となります) 年間休日日数120日 ■年末年始休暇、慶弔休暇 ■有給休暇:試用期間中は4日/試用期間終了後は4月1日(15日~)を基準に入社月により按分 |
| 待遇・福利厚生 |
【待遇・福利厚生】 通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 <各手当・制度補足> 通勤手当:全額支給 社会保険:補足事項なし <副業> 可 <教育制度・資格補助補足> 補足事項なし <その他補足> ■定期健康診断 ■リモート手当/月1万円(条件あり) ■リモート環境構築費/3万円(初回のみ) ■セミナー参加費補助 ■書籍購入補助 ■ノートPC(Macbook Pro) ■フリードリンク ■月2回親睦ランチ会補助 ■社内部活動 ■関東ITソフトウェア健康保険組合提供サービス ■副業可(事前申請要) 【交通費手当(出社の際)】 出勤分の実費を経費精算 【PC貸与有無】 【リモートワーク手当】 ■リモート手当/月1万円(条件あり) ■リモート環境構築費/3万円(初回のみ) 【受動喫煙防止措置の有無】 有 【受動喫煙防止措置】 敷地内全面禁煙、無 【受動喫煙防止措置の特記事項】 無 |
||
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 | 選考プロセス | 書類選考→一次面接→最終面接→オファー面談 |
企業情報
| 企業名 | 株式会社Laboro.AI | ||
|---|---|---|---|
| 本社所在地 | 東京都中央区銀座八丁目11-1 | ||
| 会社設立年月日 | 2016/04/01 | ||
| 従業員数 | 107人 | ||
| 企業HP | https://laboro.ai/ | ||
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