【急募@フルリモ】機械学習モデル開発・運用サイクル構築＊MLOpsエンジニア

本案件はSOKUDANと契約いただく案件となります。 ▼案件概要 弊社は自動運転技術の活用により物流の未来を支え、社会の課題解決を目指す企業です。現在、レベル4自動運転トックによる幹線輸送サービスの提供を目指し47.5億円の資金調達に成功。社会実装に向け、あらゆるシーンを想定した高度な自動運転技術の開発に取り組んでいます。 今回はその中で、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただけるMLOpsエンジニアを募集します！ ▼業務内容 MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 ※以下業務例 ・機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化 ・物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築 ・機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 ・アノテーションパイプラインの構築および最適化 ・実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発） ・コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築 ・CI/CDパイプラインの設計・運用 ・クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化 ≪開発環境≫ 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira ▼必須条件 ・MLOps開発経験＜3年以上＞ ・プログラミング経験（Python, C++, Go, TypeScript） ・機械学習基盤の知識・経験（PyTorch, ONNX, GPUクラスタ, 分散学習） ・インフラ構築・運用（Kubernetes, Docker, Terraform, AWS/GCP/Azure） ・データ処理・運用（ストリーミング処理、リアルタイムモニタリング、A/Bテスト） ・システム設計・最適化（クラウドネイティブ設計、SRE（SLI/SLO, 可観測性向上）） ・開発管理（Git等のバージョン管理システム） ▼歓迎条件 ・システム設計・開発（分散システム、クラウドネイティブ、API設計） ・機械学習基盤（データパイプライン最適化、画像・点群データ基盤、リアルタイム異常検知） ・インフラ・CI/CD（Kubernetes, Terraform, Github Action, AWS/GCP） ・マネジメント経験（テックリードまたはEMとして2年以上） ・英語でのコミュニケーションスキル ≪求める人物像≫ ・自動運転業界の最前線で技術を磨きたい方 ・大規模データを活用した高度なエンジニアリングに興味がある方 ・機械学習とエンジニアリングの両方を極めたい方 ・大規模なAIモデルの運用基盤を設計・構築したい方 ・新しい技術を積極的にキャッチアップし、実践できる方 ・不確実な課題に対して積極的にチャレンジできる方 ▼稼働 ・フルリモ 　 - 初日のみ出社：PC貸与とMTG（東京都千代田区） ・週3日～ 　 - MTGは平日日中開催 ▼報酬 時給：5,000円～10,000円 ※スキル、経験等による ▼応募後の流れ 事前確認 ↓ ※日程調整やその他連絡事項など、一部SOKUDAN事務局にて対応する場合がございます 採用面談（1-2回）＜弊社＞