MLOpsエンジニア

■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

会社の定める業務

*ハードスキル* ●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（5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を用いたクラウドインフラの設計・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5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、インシデント対応など、本番運用を前提としたシステム運用設計の経験 ●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設計・運用経験 ●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・改善方針をリードできること ●既存基盤の制約や組織ケイパビリティを踏まえ、短期の事業要請と中長期の基盤整備のトレードオフを判断できること *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 ●曖昧な課題を構造化し、技術・運用・組織の論点を整理しながら前に進められる方 ●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、SRE、セキュリティ担当など、複数職種・複数チームと連携しながら横断的に業務を推進できる方 ●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、標準化・セルフサービス化をリードできる方 ●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、開発者体験を改善できる方 ●技術方針、優先順位、責務分界について、関係者と合意形成しながら意思決定できる方 ●小規模チームまたは横断プロジェクトにおいて、技術リード、設計レビュー、タスク分解、リリース推進を担える方 ●ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を整備し、技術的意思決定や運用知見を組織に残せる方 ●自身で手を動かすだけでなく、レビュー、メンタリング、ナレッジ共有を通じてチーム全体の技術力・運用品質を引き上げられる方 ●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

1,100万円〜1,500万円（給与形態：月給制）

●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：2回 昇給：2回

・AI・機械学習エンジニア

テックリード

MLOps Team

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。

Python

BigQuery

GCP

Docker、Kubernetes

GitHub Actions

Datadog

Terraform

GitHub

正社員

なし

あり（3ヶ月）

フレックスタイム制

9:30〜18:30

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

8時間

11:00〜15:30

月45時間

〒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）

フルリモート勤務可

フルリモート（地方在住 不明）

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

受動喫煙防止措置

建物内喫煙スペース有

社員持株会制度

従業員持株会

リモートワーク制度

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

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）

産前産後休暇

通勤手当

書籍購入補助、セミナー費用補助、結婚祝い金