募集要項
- 仕事内容
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MLOpsエンジニアとして、MLモデルの開発から運用までの効率化・自動化を担当。データサイエンティストとエンジニアの橋渡しをし、信頼性の高いシステム構築と最適化を行います。【業務概要】
MLOpsエンジニアとして、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのプロセスを効率化・自動化する役割を担っていただきます。
データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの橋渡しをしながら、スケーラブルで信頼性の高いMLシステムを構築・管理していきます。
また、AIアプリケーションの構築に関わることも多く、本番環境に適したモデルの運用やシステム全体の最適化に貢献します。
【具体的な業務】
・機械学習モデルの開発から本番環境デプロイまでのパイプライン設計・実装
・CI/CDを活用した機械学習モデルのデプロイと管理
・インフラの設計・構築・運用
・IaCツールを用いたインフラの設計・構築・運用
・モデルモニタリングやフィードバックループの設計と実装
・データパイプラインの構築・最適化
・AIアプリケーションの構築・運用
【PJT例】
・電力需要予測と発電量予測を活用した電力最適化システムの開発
・LLMを応用したLargeActionModelを利用した顧客の行動予測システムの開発
【AMBLのMLOpsエンジニアで得られること！】
(1)ビジネスで使えるAIの運用力が身につく：AMBLでは、顧客の業務改善やプロダクト開発に直結するAI案件が中心。ただモデルを作るのではなく、「ビジネスで使える形に落とし込む」ための運用設計スキルが鍛えられます。
(2)「分析」と「実装」をつなぐ希少な立ち位置：AI開発事業部（生成AI・数理最適化）とデータサイエンス事業部（基盤・分析）の橋渡しとして、システムとデータの両面に関われるポジションです。
(3)業界横断でMLOpsスキルを磨ける：ヘルスケア・製造・金融・小売など、様々な業界の課題に向き合えるから、「業界ごとのAI運用ノウハウ」が自然と身につきます。固定案件じゃない分、毎回が新しいチャレンジです。
(4)次世代MLOps（LLMOps・RAG構成）に触れられる：生成AIの商用活用が進む中、PromptOpsやRAG構成のような「MLOps 2.0」の領域にも挑戦中。先端事例に触れながら、最前線でスキルアップできます。
- 応募資格
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- 必須
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・PythonまたはJavaでの開発実務経験（2年以上）
・コンテナ技術: Dockerの利用経験
・バージョン管理システム: Gitを用いたコード管理およびチームでの実務経験
- 歓迎
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・インフラ・運用：IaC（Terraform、CloudFormation）を用いたインフラ構築・運用経験
・機械学習：PyTorch、TensorFlowなどのフレームワークを使った実務経験
・コンテナ・CI/CD：Kubernetes、GitHub Actions、Jenkinsによる開発・運用経験
・データエンジニアリング：ETLパイプライン、データフロー設計、RDB/NoSQL（例：PostgreSQL、MongoDB）実務経験
・MLワークフロー：MLflow、Kubeflow、SageMakerでの実務経験
・監視・ロギング：Prometheus、Grafana、Elasticsearch等でのモニタリング環境構築経験
・セキュリティ・リーダーシップ：証跡管理やセキュリティ基礎知識、小規模チームリーダー経験
・応用数学：微積分、線形代数、確率統計などの基礎的な数学知識
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
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東京都
※フリモート勤務
- 勤務時間
- フルフレックス制（所定労働時間：8h）
- 年収・給与
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■想定年収：500万円～800万円 ※月給制
(1)想定月給35万円～（(2)の手当を含む額）
(2)固定残業代 3万円～/10h～（年収により、裁量労働制や固定残業30hとなります）
(3)30時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給
■補足：昇給 年2回、賞与 年2回
- 待遇・福利厚生
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■交通費支給（実費精算支給）
■副業制度
■テレワーク手当（一律支給）
■通信手当（規定あり）
■企業型確定拠出年金制度
■定期健康診断会社負担
■スタッフケア制度
■インフルエンザ予防接種
■社員紹介制度
■資格取得奨励手当制度
■慶弔見舞金制度
■結婚祝金制度
■産休・育休制度（100％復帰）
■持ち株制度
- 休日休暇
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■休日：完全週休2日制（土日祝）
■休暇：有給休暇（入社日付与／初年度最大 14 日付与）、年末年始休暇、時間年休制度（1時間単位で有給取得が可能）、産休育休取得実績（復職率100％）、子の看護休暇、介護休暇、慶弔休暇
