会社名

FPTソフトウェアジャパン株式会社

会社概要

ソフトウェア開発、情報システムのコンサルティング、インテグレーション、運用保守、人材派遣

ポジション

MLOpsエンジニア/東京/FPTソフトウェアジャパン

仕事内容

【業務内容】
データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。

ML基盤の設計・構築・運用
・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用
・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化
・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション
・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理
・コスト見積もり・最適
MLOpsパイプライン構築・運用 ・CI/CDパイプライン（GitHub Actions等）設計・運用
・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化
・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用
モデルデプロイ・監視
・ KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ
・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング
・モデル性能（レイテンシ、精度等）の監視・ロギング・アラート設計
・再学習サイクルの自動化と改善提案

【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　

求める経験・スキル

必須スキル・経験
下記の経験・スキルのいずれかを保持すること

Python等での3年以上の開発経験
AWS/GCP/Azure等クラウド運用経験
Docker, Kubernetes（EKS/GKE/AKS）の実務経験
Terraform/CloudFormation等IaCツール経験
GitHub Actions等によるCI/CD構築・運用経験
Linux環境での開発・運用
機械学習やデータ分析の基礎知識
コスト最適化経験
ビジネスレベル以上の日本語能力（目安：日本語検定2級以上）
以上にご関心のある方もご相談ください。

歓迎スキル・経験
MLflow, Kubeflow, Vertex AI Pipelines等MLOpsツール利用経験
Airflow, SageMaker Pipelines等でのMLパイプライン構築経験
KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルデプロイ経験
Prometheus, Grafana, Datadog等による監視・アラート運用経験
Spark, Hadoop等の分散処理基盤経験
マイクロサービス設計・開発経験

求める人物像
最新技術の習得に意欲的な方
グローバルの最先端技術を活用してお客様の変革を実現したい方
社内でも先端的な活動をプロアクティブに行い会社をリードしていきたい方
これまでのやり方を変える、これまでにないイノベーションを創ることに高い関心がある方