シニアLLMOpsエンジニア

本ポジションのミッションは、LLM・AIエージェントの基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させることです。 LLMは手軽に試せる一方、本番で使い続けるには、より複雑な課題への対応が必要です。本番運用に共通する複雑性を基盤側で引き受け、利用チームがユースケース固有の課題解決に集中できる状態を実現します。 個別のユースケースにおけるプロンプトやエージェント機能の設計・評価・改善は、主にプロダクトAI/MLエンジニアやソフトウェアエンジニアなどの利用チームが担います。本ポジションでは、これらのチームと連携し、モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。 【具体的な業務内容】 ■検証した施策を、そのまま本番へつなげられる共通基盤の開発・運用 複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携を支える基盤の設計・開発・運用 利用チームが個別に調整せずに、新しいモデルや機能を試し、切り替えられる仕組みの整備 クラウド、コンテナ、CI/CD、IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備 ** ■安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり 認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込み、標準の利用方法で安全にモデル・ツールを使える環境の整備 セキュリティ・法務・事業部門と連携した、個人情報・機密情報の取り扱い、AI利用ポリシー、ガードレールの整備 利用量・コストの可視化と、用途に応じたモデル選択、キャッシュ、利用制限などによるコスト最適化 ■品質を確かめながら届け、改善し続けられる運用づくり 利用チームと連携した評価データセット・評価方法の整備と、自動評価と人による確認を組み合わせた、リスクに応じた評価・レビューの仕組みづくり プロンプト・モデルのバージョン管理、変更時のリグレッションテスト、リリース・切り戻し、提供終了に伴う切り替えの仕組みづくり 出力品質、応答時間、エラー率などを把握するログ・メトリクス・トレースと、フォールバック、アラート、Runbookの整備 ■利用チームとの協働と、標準化・セルフサービス化の推進 個別のLLMアプリケーション・AIエージェントが抱えるインフラ・運用上の課題に対するアーキテクチャの設計・実装・改善 個別案件で得た知見を、共通ライブラリ、テンプレート、チェックリスト、ドキュメント、自動化へ反映 本番導入時に確認すべき品質・安全性・運用要件と、共通化する範囲・ユースケース側に残す責任の整理 既存のモデル利用・評価・監視の仕組みの見直しと、共通基盤・標準パターンへの段階的な移行・定着 これらを一度にすべて整備するのではなく、既存の基盤・運用知見と利用チームの課題を踏まえ、優先順位をつけて進めます。共通化によって開発を進めやすくする一方、ユースケースごとに必要な柔軟性を残すことも大切にしています。 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 クラウド Google Cloud 開発言語 Python データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability BIツール Looker / Looker Studio IaC Terraform 開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

ハードスキル ・機械学習の学習・評価・デプロイ・推論などを支える基盤の開発・本番運用経験 ・クラウド・コンテナを用いたソフトウェアのチーム開発経験、およびCI/CD・IaCを用いた開発・運用の自動化経験 ・品質・性能の監視、障害対応・継続改善に関わり、可用性・セキュリティ・コストなどの要件を担当領域の実装・運用に反映した経験 ・DSやプロダクトエンジニアなどの利用者と要件を整理し、必要に応じて関係者に相談・連携しながら、担当領域の設計・実装・運用改善を自律的に進めた経験 ソフトスキル ・当社のミッション・バリューに共感し、業界・顧客への理解を技術的な判断に活かせる方 ・利用者の制約や困りごとを理解し、複数職種と建設的に協働できる方 ・個別対応で終わらせず、共通化・自動化や使いやすい開発環境づくりに取り組める方 ・未知の課題を小さく検証し、設計・運用の背景や学びをドキュメント・レビューを通じて共有できる方

1,100万円〜1,800万円

●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

【このポジションの魅力】 ■基盤がLLM活用の広がりに左右するため、影響力が大きい 不正検知からプロダクト体験、社内業務まで、LLM・AIエージェントの活用は領域を問わず広がっています。安全に使える基盤があるかどうかが、活用の広がりと成果を左右します。 ■これまでの土台を活かし、標準をつくることができる LLM活用を支える基盤や、本番導入時の品質・安全性を確認する仕組みはすでにあります。一方、業界全体でも標準は定まりきっていません。実際のユースケースをもとに、タイミーにおける標準を自ら設計できます。 ■変化し続けるモデルとエージェントに向き合うことができる モデルは短期間で進化し、AIエージェントが扱う業務やツールも広がり続けています。変化を前提に、新しいモデルを素早く取り込みつつ、安全に使い続けられる基盤のあり方を考えられます。 ■技術からルールづくりまで、幅広く関わることができる 共通基盤の開発に加え、個別のLLMアプリケーション・AIエージェントのアーキテクチャ設計から実装・運用までを担います。セキュリティ・法務・事業部門と連携し、AI利用のルールづくりにも関われます。

Python

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

11:00〜15:30

東京都港区東新橋1丁目5−2汐留シティセンター35階

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

書籍購入支援制度（電子書籍対応・個人所有可）、セミナー費用補助