MLOpsエンジニア

年収

700万円〜1,100万円

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

リモートワーク

フレックス出勤・時差出勤

モダンな技術を採用

技術試験なし

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求人情報

仕事内容

■業務内容マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用　・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用　・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用　・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用　・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備　・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり　・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化　・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用　・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり　・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備　・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備　・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用　・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備　・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善　・IaCによるインフラ構築・管理　・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化　・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用　・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動

仕事内容の変更範囲

会社の定める業務

必須条件

●Pythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験（3年以上） ●Gitを用いたチーム開発の経験 ●GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験 ●Terraform等のIaCツールを用いたクラウドインフラの構築・運用経験 ●Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験（直近含め3年以上） ●Docker / Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験 ●商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験 ●監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応など、本番運用を前提としたシステム運用の基礎的な経験 ●VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験 ●Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの考え方を踏まえた基盤・開発環境の改善経験 ●社内ライブラリ、テンプレート、開発者向けドキュメント、オンボーディング資料などを整備し、開発者体験を改善した経験 ●ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を用いて、技術的意思決定や運用知見をチームに共有・蓄積した経験 ●保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善提案ができること *ソフトスキル* ●当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ●当社のバリューにフィットしている方 ●業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ●課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアなど、複数職種と連携しながら業務を進められる方 ●利用者視点で、基盤・開発環境・ドキュメント・運用フローをより使いやすく改善していける方 ●ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方

歓迎要件

●dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery等を用いたデータ基盤・分析基盤の開発・運用経験 ●LLMOps、プロンプト管理、評価基盤、LLM as a Judge、LLM Observability、コスト管理、ガードレール設計等に関する経験 ●AIガバナンス、AI利用ポリシー、モデル・プロンプトのレビュー、リスク分類、Human-in-the-loop設計等に関する経験 ●リアルタイム推論、オンラインFeature Store、検索・推薦・ランキング・マッチング基盤などの開発・運用経験 ●基盤の利用率、開発リードタイム、問い合わせ件数、障害件数、コストなどの指標を用いて、基盤や開発者体験を改善した経験 ●技術ブログ、登壇、社内外の勉強会などを通じて、MLOps / Platform Engineering領域の知見を発信した経験

想定年収

700万円〜1,100万円（給与形態：月給制）

想定年収補足

●上記年収には賞与（年2回）が含まれます ●個人の能力発揮によって賞与の金額は変動します。 ●前職年収考慮いたします ●年2回の人事考課にて給与改定があります

※年収に賞与を含む

賞与・昇給

賞与：2回昇給：2回

おすすめポイント

★TVCM放映のスキマバイト「タイミー」「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善を目指し、新しい働き方の実現を進めています。一人ひとりが好きな時に働けるようにし、自分の時間を豊かにする世界を構築しています。 ★業界を超えて広がる「タイミー」ユーザー数700万人、利用事業者数98,000事業者を突破し、物流、小売、飲食業界のトップ企業の多くが導入。個人の職務履歴やスキルが評価されることで、労働者が正当に評価される経済圏を構築しています。 ★若者に希望を与える若手社長と大型資金調達 1997年生まれの若手社長により設立された「タイミー」は、累計調達額約400億円を達成。これによりサービスの拡大と将来性の実現に向けた投資が行われています。 ★大規模toCサービスの開発ユーザー数500万人を超える大規模なtoC向けサービスの開発に携わることができます。社員のエンジニアが数十名程度で、AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築やパフォーマンスチューニングなど、幅広い技術領域に挑戦するチャンスがあります。 ★高い年収レンジの提供 100億円以上の資金調達を成功させたことで、安定かつ高い年収レンジを提供しています。これにより、技術者としての市場価値を高め、安心してキャリアを築くことができます。 ★タイミーのエンジニアリング組織の現在地とこれから https://productpr.timee.co.jp/n/nb67de8963772

ポジション

職種

・AI・機械学習エンジニア

配属先

部署名

MLOpsチーム

部署の特徴・業務環境

タイミーは「働く」を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくるべく、スキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国に展開し、急速に成長してきました。今後は既存プロダクトの継続的な改善に加え、隣接領域・新規領域への展開も進めており、扱うユーザー体験、業務フロー、データ特性、リスクはより多様になっていきます。その中で、AI/MLの活用は、マッチング品質の向上、検索・推薦・ランキング、需要予測、審査・不正検知、業務効率化、生成AI/LLMを用いたプロダクト体験・社内業務の改善など、事業成長を支える重要なケイパビリティになりつつあります。一方で、AI/MLをプロダクトや業務に継続的に組み込んでいくためには、モデル精度だけでなく、信頼性、セキュリティ、コスト、レイテンシー、データガバナンス、監視、継続改善といった本番運用上の論点を同時に扱う必要があります。これまでもMLOps Teamでは、多方面からのML活用ニーズにスピーディーに応えるため、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化、Feature Storeの構築、ML開発環境の整備、モノレポ化、開発効率化のための社内ライブラリ開発などを進めてきました。今後はこれらの取り組みをさらに発展させ、実験管理、データ監視、モデル監視、LLMOpsなどの基盤整備や既存のML基盤の改善・標準化に取り組むとともに、AI/MLワークロードのさらなる自動化や、LLM/Agentic AIを活用した新しいプロダクト体験・業務体験を支える基盤づくりにも挑戦していきます。まだ正解が定まっていない領域にも技術的な探索・先行投資として向き合いながら、複数チームがAI/MLをより速く、安全に、継続的に検証・本番活用できる状態をつくっていきたいと考えています。

開発環境

開発言語

Python

DB・DWH

BigQuery

クラウド

GCP

仮想化環境

Docker、Kubernetes

CI・CD

GitHub Actions

監視ツール

Datadog

構成管理ツール

Terraform

その他ツール、サービス

GitHub

雇用形態

正社員

雇用期間の定め

なし

試用期間

あり（3ヶ月）

勤務形態

フレックスタイム制

就業時間

9:30〜18:30

就業時間補足

フレックスタイム制（コアタイム 11:00〜15:30）標準勤務時間 9:30〜18:30 ●1日8時間勤務×月勤務日数分が1ヶ月の勤務時間数となります

所定労働時間

8時間

コアタイム

11:00〜15:30

残業時間

固定残業時間

月45時間

予定勤務地

〒105-7135 東京都港区東新橋1-5-2汐留シティセンター35階（最寄駅：・JR/銀座線「新橋」駅徒歩３分・都営浅草線「新橋」駅徒歩２分・ゆりかもめ・大江戸線「汐留」駅徒歩１分）

勤務地補足

フルリモート勤務可

リモートワーク頻度

フルリモート（地方在住不明）

福利厚生

保険

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

健康・医療

受動喫煙防止措置

受動喫煙対策特記事項

建物内喫煙スペース有

制度

財産形成

社員持株会制度

財産形成補足

従業員持株会（従業員が自社株を購入できる制度）

職場環境

リモートワーク制度

休日・休暇

年間休日日数

120日

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、リフレッシュ休暇、年末年始休暇、慶弔休暇

休日・休暇補足

リラックス休暇（年次有休とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与される有給休暇）

育児・介護

産前産後休暇

諸手当

通勤手当、慶弔見舞金制度

諸手当補足

書籍購入（業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入）、セミナー費用補助（業務に必要なセミナー参加費を補助）

その他

書籍購入補助制度

その他補足

ダブルタイミーデイ（社員がタイミーアプリを利用して働いた場合、報酬額を上乗せ）、部活動（趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助）、チームビルディング（チームのコミュニケーションの活性化に向け、一定の予算を好きに利用できる）、結婚祝い金（結婚した従業員に祝い金を支給）

選考情報

選考内容

選考情報

・カジュアル面談あり・適性検査あり・面接 3回・リファレンスチェックあり

選考情報補足

カジュアル面談 → 書類選考 → 一次面接(現場メンバー) → 二次面接(GM・部長面接) → 最終面接(CTO面接)。選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合がございます。

株式会社タイミーの企業情報

企業について

『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー(Timee)」などの事業を展開しております。近年、少子高齢化に伴い、労働に従事する人口の不足が深刻化し、それと同時に労働者に対する負荷が大きくなっています。弊社が提供している「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善など、企業が抱える「人」に関する経営課題を解決することができます。また、人々の働き方を根底から変え、従来のアルバイトや派遣業界が抱えていた課題を解決し、一人一人が好きな時に働き、自分の時間をより豊かにできる世界を目指します。サービスリリースから5年経過した現在、・ユーザー数：600万人・導入店舗数：170,000店舗・利用企業数：66,000企業を突破しました。そして私たちは今後、「働く」に留まらない多様なアプローチで、一人ひとりの時間が豊かになるインフラづくりに邁進していきます。

会社情報

企業名

株式会社タイミー

企業理念

「『働く』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」

Webサイト

https://corp.timee.co.jp/

設立年月日

2017年08月

本社所在地

〒105-7135 東京都港区東新橋1-5-2汐留シティセンター35階

資本金

21億4748万3647円

持ち株会制度

従業員1000名以上

「株式会社タイミー」の企業ページはこちら

株式会社タイミーの募集中の求人

株式会社タイミー

PdM（Platform領域）/ プロダクトマネージャー（プラットフォーム領域）

■必須条件

●自社プロダクトにおけるプロダクトマネジメント、またはそれに準ずる経験 ●ユーザーや事業部門へのリサーチを通じて課題を発見・構造化し、プロダクト要求へ落とし込んだ経験 ●事業戦略や事業目標、上位方針を踏まえ、担当プロダクトの課題・テーマ・優先順位を策定した経験 ●定量・定性情報を用いて仮説を構築し、検証と改善を繰り返した経験 ●エンジニア、デザイナー、Biz/Opsなど多様なステークホルダーと協働し、プロダクト開発をリードした経験 ●曖昧で不確実性の高い状況下で論点を整理し、意思決定を行いながらプロダクトを前進させた経験 ●技術的制約やシステム間の依存関係を理解し、事業価値とのバランスを踏まえて判断した経験

650万円〜1,000万円

プロダクトマネージャー(PdM)

株式会社タイミー

プロダクトAI/MLエンジニア（Trust & Safety）

■必須条件

*複雑な課題に対する技術リード経験* ：データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） *開発・分析基盤の習熟* ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 *機械学習・統計学の知識* ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 *モデルやAI機能の実装・運用経験* ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 *ML/LLM基盤近接領域での設計・改善経験* ：Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験 *エンドツーエンドの運用設計能力* ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 *四半期単位の技術テーマ推進経験* ：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験 *ドメイン経験（いずれか1つ以上）* ●*マッチング・検索・ランキング機能の実装・改善をリードした経験* ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験 ●*Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験* ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●*リスク予測・異常検知モデルの開発経験* ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●*基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発経験* ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 *求めるスタンス* ●*技術と事業の両方を見ながら前進できる方* ：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●*不確実性の高い課題を構造化して進められる方* ：コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●*複数の関係者と協業しながらやり切れる方* ：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方 ●*重要テーマを自律的にリードできる方* ：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方

1,100万円〜1,500万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社タイミー

データアナリスト

■必須条件

●目的から逆算して課題を設定し、仮説の構築・検証・意思決定までを自らドライブできる能力 ●SQLを使用して分析業務を行い、事業課題を解決したご経験 ●Looker、LookerStudio、Tableau、PowerBIなどのBIツールの利用経験 ●何かしらのプロジェクトをリードしたご経験 ●対象となる事業領域や業界のドメイン知識を深くキャッチアップし、分析に活かしたご経験

1,000万円〜1,300万円

データアナリスト

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GMOインターネットグループ株式会社

【機械学習エンジニア】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開／100％自社開発／転勤無！エンジニア向けの制度多数／幅広い成長とキャリアパス

■必須条件

■大卒以上以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある・システム開発におけるテストをきちんと行える・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

700万円〜1,000万円

AI・機械学習エンジニア

サイバーエージェントグループ

【SGE】（機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部　レベルデザイン領域/Applied Research Engineer

■必須条件

●機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデル等に関する研究開発または実務経験 ●論文や技術文献を読み、再現実装・応用検証を行える力 ●実験設計、評価指標設計、結果分析に関する基本的なスキル ●チームでの研究開発・プロダクト開発における協業経験 ●ゲームに対する興味・熱意のある方

600万円〜

AI・機械学習エンジニア

サイバーエージェントグループ

【SGE】（機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部　レベルデザイン領域/Forward Deployed Engineer

■必須条件

・Pythonを用いた開発経験が2年以上ある方・機械学習、データ分析、数理最適化、生成AI等を用いた実務または研究開発経験・プロダクトや事業課題を理解し、技術的な解決策に落とし込む力・エンジニア以外の職種と協業しながらプロジェクトを推進した経験・不確実性の高い課題に対して、自ら仮説を立てて検証を進められる方・ゲームに対する興味・熱意のある方

600万円〜

AI・機械学習エンジニア