【〜10,000円/時】MLOpsエンジニア（レコメンド基盤の構築・設計）

▼案件概要 弊社は、データ分析･AI技術を活用して企業の“困った”を解決する、データ分析・AI開発・生成AI活用のプロジェクト推進支援・コンサルティング企業です。日本トップクラスの実績を持つ各分野のデータサイエンティストで構成されるプロフェッショナル集団が､ビジネスの成功を導きます｡ 今回、クライアント企業へのDify活用の支援サービスを強化していくにあたり、Dify活用経験が豊富なプロの方を募集いたします。 ▼業務内容 クライアント案件におけるレコメンド機能の本番運用に向けて、 データサイエンティストが開発したモデルを継続的かつ安全に運用できるMLOps基盤の設計・構築・改善をリードいただきます。 モデルを「作って終わり」ではなく、継続運用・再学習・監視・改善まで回る状態をつくることを重視しています。 ・学習/推論パイプラインの設計・構築・運用 ・CI/CD、IaCを用いたデプロイ自動化 ・モデルデプロイ、監視、アラート設計 ・フェイルセーフ設計（フォールバック、ロールバック、前回結果継続利用 等） ・モデル更新/再学習フローの整備 ・オフライン評価設計（例：NDCG、Recall@K 等）および本番KPI監視 ・データ品質チェック、ドリフト/異常検知の仕組みづくり ・DSや関係者との連携、技術選定、PoC ▼必須条件 以下すべてについての、3年以上の業務経験 ・Python / SQL を用いた実務経験 ・本番環境でのMLパイプライン、データパイプライン、または近接する基盤の設計/構築/運用経験 ・パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure いずれか）での開発/運用経験 ・CI/CD および IaC を用いた自動化経験 ・商用環境におけるモデルまたはML機能のデプロイ/監視/運用経験 ・障害時の切り戻しやフォールバックを考慮した運用設計経験 ▼歓迎条件 ・Snowflakeおよび類似ツールを用いたデータ基盤構築経験 ・Vertex AI / Kubeflow / SageMaker / TFX / Flyte 等の利用経験 ・MLflow / Feature Store / KServe 等の利用経験 ・レコメンド/ランキング領域の運用経験 ・A/Bテスト、Canary/Shadow deploy の経験 ・Observability、セキュリティ、データガバナンス、コスト最適化の経験 ・生成AI/LLM 関連の運用経験 ・AIコーディング支援ツールの活用経験 ▼稼働 ・初期構築フェーズ：週1〜2人日程度を想定 ・安定運用フェーズ：月1〜2人日程度の保守運用を想定 ・24/365のオンコールは想定しておらず、原則として翌営業日対応を想定 ・フルリモート可（必要に応じて日中のMTG/連絡対応あり） ▼報酬 時給：6,000-10,000円 ※上述のMLOps業務に加えて、モデル設計/改善/評価まで一貫して対応可能な場合、責任範囲に応じて昇給可 ▼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（代表）＜弊社＞