【MLOpsエンジニア】「システム」と「AI（機械学習）」の架け橋を担当！/ AI未経験歓迎！
【ポジションのおすすめポイント】
・技術的な挑戦が豊富
・クロスファンクショナルな協力とコミュニケーション
・データとAIの力を活かす社会貢献感
【業務概要】
MLOpsエンジニアとして、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのプロセスを効率化・自動化する役割を担っていただきます。
データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの橋渡しをしながら、スケーラブルで信頼性の高いMLシステムを構築・管理していきます。
また、AIアプリケーションの構築に関わることも多く、本番環境に適したモデルの運用やシステム全体の最適化に貢献します。
【具体的な業務】
・機械学習モデルの開発から本番環境デプロイまでのパイプライン設計・実装
・CI/CDを活用した機械学習モデルのデプロイと管理
・インフラの設計・構築・運用
・IaCツールを用いたインフラの設計・構築・運用
・モデルモニタリングやフィードバックループの設計と実装
・データパイプラインの構築・最適化
・AIアプリケーションの構築・運用
【PJT例】
・電力需要予測と発電量予測を活用した電力最適化システムの開発
・LLMを応用したLargeActionModelを利用した顧客の行動予測システムの開発
【技術スタック】
開発環境：AWS
技術スタック：
・言語: Python
・コンテナ技術: Docker、Kubernetes
・IaC: Terraform、CloudFormation
・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins
・機械学習フレームワーク: PyTorch、scikit-learn、他
・データベース: RDB、 NoSQL DB、Snowflake、他
・モニタリング、ロギング: Prometheus、Grafana、Elasticsearch
募集要項
| お仕事No. | 232742 |
|---|---|
| 会社名 | AMBL株式会社 |
| メインキャッチ | 【MLOpsエンジニア】「システム」と「AI（機械学習）」の架け橋を担当！/ AI未経験歓迎！ |
| 職種 | IT・システムコンサルティング |
| 仕事内容 | 【ポジションのおすすめポイント】 ・技術的な挑戦が豊富 ・クロスファンクショナルな協力とコミュニケーション ・データとAIの力を活かす社会貢献感 【業務概要】 MLOpsエンジニアとして、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのプロセスを効率化・自動化する役割を担っていただきます。 データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの橋渡しをしながら、スケーラブルで信頼性の高いMLシステムを構築・管理していきます。 また、AIアプリケーションの構築に関わることも多く、本番環境に適したモデルの運用やシステム全体の最適化に貢献します。 【具体的な業務】 ・機械学習モデルの開発から本番環境デプロイまでのパイプライン設計・実装 ・CI/CDを活用した機械学習モデルのデプロイと管理 ・インフラの設計・構築・運用 ・IaCツールを用いたインフラの設計・構築・運用 ・モデルモニタリングやフィードバックループの設計と実装 ・データパイプラインの構築・最適化 ・AIアプリケーションの構築・運用 【PJT例】 ・電力需要予測と発電量予測を活用した電力最適化システムの開発 ・LLMを応用したLargeActionModelを利用した顧客の行動予測システムの開発 【技術スタック】 開発環境：AWS 技術スタック： ・言語: Python ・コンテナ技術: Docker、Kubernetes ・IaC: Terraform、CloudFormation ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins ・機械学習フレームワーク: PyTorch、scikit-learn、他 ・データベース: RDB、 NoSQL DB、Snowflake、他 ・モニタリング、ロギング: Prometheus、Grafana、Elasticsearch |
| 募集背景 | 増員募集, 更なる組織強化 |
| 応募資格 | 【必須】 ・PythonまたはJavaでの開発実務経験（2年以上） ・コンテナ技術: Dockerの利用経験 ・バージョン管理システム: Gitを用いたコード管理およびチームでの実務経験 【歓迎】 ・インフラ・運用：IaC（Terraform、CloudFormation）を用いたインフラ構築・運用経験 ・機械学習：PyTorch、TensorFlowなどのフレームワークを使った実務経験 ・コンテナ・CI/CD：Kubernetes、GitHub Actions、Jenkinsによる開発・運用経験 ・データエンジニアリング：ETLパイプライン、データフロー設計、RDB/NoSQL（例：PostgreSQL、MongoDB）実務経験 ・MLワークフロー：MLflow、Kubeflow、SageMakerでの実務経験 ・監視・ロギング：Prometheus、Grafana、Elasticsearch等でのモニタリング環境構築経験 ・セキュリティ・リーダーシップ：証跡管理やセキュリティ基礎知識、小規模チームリーダー経験 ・応用数学：微積分、線形代数、確率統計などの基礎的な数学知識 ※外国籍の場合N1またはN2所持だがN1レベルもしくはビジネスレベルの日本語レベルの方が対象となります。 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務地 | 品川区大崎一丁目2番2号アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階 |
| 給与 | 年収450~700万円 |
| 給与備考 | 正社員（期間の定め無し） 試用期間：3ヵ月 ※試用期間中、条件面・待遇面に相違なし ■テレワーク手当（一律4,000円支給） ■副業制度（規定あり） ■資格取得奨励金制度（11,000円～141,000円/1資格につき） ■結婚祝金制度（30,000円＋休暇5日付与） ■交通費支給（実費精算支給） ■社員紹介制度（100,000円～500,000円） |
| 勤務時間 | 09:30~18:30 |
| 待遇/福利厚生 | 交通費支給,健康診断,役職手当,持株会制度,社会保険完備,資格取得制度,資格手当 ■在宅勤務制度 ■フレックス制 ■入社時有給休暇付与（初年度最大14日付与※入社月による） ■テレワーク手当（一律4,000円支給） ■副業制度（規定あり） ■資格取得奨励金制度（11,000円～141,000円/1資格につき） ■結婚祝金制度（30,000円＋休暇5日付与） ■企業型確定拠出年金制度（選択制） ■交通費支給（実費精算支給） ■社員紹介制度（100,000円～500,000円） ■社会保険完備（労働・健康・雇用・厚生年金） ■通信手当（規定あり） ■慶弔見舞金制度 ■産休・育休制度（100％復帰） ■敷地内禁煙（屋外喫煙可能場所あり） |
| 休日/休暇 | 土日祝休み 年間休日125日 補足事項 ■年間休日125日 ■完全週休2日制（土日祝） ■有給休暇（入社日付与 初年度最大14日） ■夏季休暇（有給付与に変更） ■記念日休暇（有給付与に変更） ■年末年始休暇（12/29~1/3） ■時間年休制度（1時間単位で有給取得が可能） ■産休育休取得実績（復職率100％） ■子の看護休暇 ■介護休暇 ■慶弔休暇 |
| 受動喫煙防止措置事項 | 屋内禁煙 |
| その他 | 【募集背景】 世界的にChatGPTをはじめとしたテキスト生成AIの活用の需要が高まっているなか、当社でも大手通信会社様との技術パートナーシップをはじめその需要が高まってきています。 この支援活動をさらに活発化させるべくその中心を担って業務を推進いただける方の採用を強化しております。 【AMBLのMLOpsエンジニアで得られること！】 ① ビジネスで使えるAIの運用力が身につく AMBLでは、顧客の業務改善やプロダクト開発に直結するAI案件が中心。 ただモデルを作るのではなく、「ビジネスで使える形に落とし込む」ための運用設計スキルが鍛えられます。 ②「分析」と「実装」をつなぐ希少な立ち位置 AI開発事業部（生成AI・数理最適化）と データサイエンス事業部（基盤・分析）の橋渡しとして、 システムとデータの両面に関われるポジションです。 ③業界横断でMLOpsスキルを磨ける ヘルスケア・製造・金融・小売など、様々な業界の課題に向き合えるから、 「業界ごとのAI運用ノウハウ」が自然と身につきます。 固定案件じゃない分、毎回が新しいチャレンジです。 ④次世代MLOps（LLMOps・RAG構成）に触れられる 生成AIの商用活用が進む中、 PromptOpsやRAG構成のような「MLOps 2.0」の領域にも挑戦中。 先端事例に触れながら、最前線でスキルアップできます。 |
| 求人種別 | エージェント求人 |
| 掲載期間 | 2025/04/23〜 |
| 更新日 | 2025/04/23 |
企業情報
| 掲載企業名 | スタディングキャリア エージェント |
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