AIエンジニア・データサイエンティスト

仕事内容:  【仕事内容】 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。  【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, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/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

東京都台東区 キャディ株式会社

休暇・休日:  〈休日休暇〉 休日：土日祝休み 年間休日：日 休暇制度：介護休暇、産休・育休、有給休暇、夏季休暇、年末年始休暇、特別休暇、リフレッシュ休暇、慶弔休暇 補足情報：◆完全週休2日制（土日祝） ◆年次有給休暇（入社6カ月経過後）・入社時特別有給（3日間） ◆夏季休暇（3日間、7～12月で自由に取得可能） ◆年末年始休暇（6日間） ◆看護・介護休暇（年間4日間まで）※ペットも対象 ◆リフレッシュ休暇（勤続5年ごとに連続5日） ◆慶弔休暇 育児休業・介護休業（入社3か月後から取得可能）