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キャディ株式会社

仕事内容

アピールポイント: 年俸850万～1200万円・リモート可・フレックス制！キャディ株式会社でMLOps Engineerとして活躍しませんか。

仕事内容: キャディ株式会社でMLOps Engineerを募集します。 MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 推論・学習プラットフォームのコストの最適化 モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 CADDi におけるML/MLOpsの役割については、こちらをご参照ください 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, Python フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorchインフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Meshデータベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQueryAPI: GraphQL, REST, gRPC監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring環境構築：TerraformCI/CD：Github Actions認証: Auth0開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybookコミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence