• 正社員

AMBL株式会社

仕事内容

アピールポイント: 【募集背景】 世界的にChatGPTをはじめとしたテキスト生成AIの活用の需要が高まっているなか、当社でも大手通信会社様との技術パートナーシップをはじめその需要が高まってきています。 この支援活動をさらに活発化させるべくその中心を担って業務を推進いただける方の採用を強化しております。 【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。

仕事内容: 【ポジションのおすすめポイント】 ・技術的な挑戦が豊富 ・クロスファンクショナルな協力とコミュニケーション ・データとAIの力を活かす社会貢献感 【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 【技術スタック】 開発環境：AWS 技術スタック： ・言語: Python ・コンテナ技術: Docker、Kubernetes ・IaC: Terraform、CloudFormation ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins ・機械学習フレームワーク: PyTorch、scikit-learn、他 ・データベース: RDB、 NoSQL DB、Snowflake、他 ・モニタリング、ロギング: Prometheus、Grafana、Elasticsearch