Tokyo フィデル・コンサルティング株式会社 ¥9,600,000 per year
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魅力ポイント:
最先端のMLOpsと生成AI技術に携わる:Azure上でスケーラブルなインフラ構築に貢献し、LLM、RAG、LangChainなどのオーケストレーションツールを活用したエンタープライズグレードの生成AIアプリケーションを開発します。
リーダーシップと実践的な技術的影響力を融合:CI/CD/CTパイプライン、監視、信頼性エンジニアリングを含む本番MLシステムの責任を担いながら、チームを率い指導します。
金融・保険分野で現実世界への影響を創出:精度・コンプライアンス・信頼性が極めて重要な業界において、責任あるスケーラブルなAIシステム提供の要となる役割を担う。
年俸:800万円以上
職務内容:
ジュニアMLOpsエンジニアチームを率い、指導し、育成するとともに、卓越したエンジニアリングと協働の文化を醸成する。
Azure上でスケーラブルなMLOpsインフラを設計、構築、維持し、データ準備、トレーニングからデプロイ、モニタリングに至る機械学習モデルの全ライフサイクルを実現する。
本番環境のMLシステムの運用安定性と信頼性について全責任を負う。これには、パイプライン障害時のインシデント対応の主導、問題の即時トラブルシューティング、堅牢で回復可能かつ自己修復型のソリューション実装が含まれ、基幹業務とのシームレスな連携を確保する。Azure Kubernetes Service (AKS) やサーバーレスコンピューティングなどのサービスを活用し、リアルタイム、準リアルタイム、バッチ処理の機械学習システム向けにCI/CD/CT(継続的インテグレーション/継続的デリバリー/継続的トレーニング)パイプラインを設計・実装する。
モデル監視戦略を確立し所有する。モデル性能の追跡、データドリフトの検出、精度と信頼性を維持するための再トレーニングパイプラインのトリガーを可能にする堅牢なシステムを実装する。
データサイエンティストと連携し、MLモデルを開発環境から本番環境向けコードへ移行する。パフォーマンス、スケーラビリティ、保守性に重点を置く。
大規模言語モデル(LLM)、検索拡張生成(RAG)、マルチエージェントフレームワークを活用したエンタープライズグレードの生成AIアプリケーションを開発・管理する。
データプラットフォームおよびITチームと連携し、依存関係を解消するとともに、Azure Synapse Analyticsなどのプラットフォームを含む広範な技術スタックとのMLシステムのシームレスな統合を確保する。
展開される全モデルにおいて、倫理的ガイドライン、公平性、コンプライアンス基準を遵守し、AI実践の責任ある利用を確保する。
Domino MLOpsプラットフォームの実践的経験を積み、その統合と活用に貢献する。
データサイエンス開発タスクに従事し、専門知識を活用してプロジェクトライフサイクル全体に貢献する。
技術戦略、プロジェクト進捗、成果を技術チームとビジネスステークホルダー双方に効果的に伝達する。
職務要件:
コンピュータサイエンス、工学、統計学、または関連する定量分野の学士号。修士号以上は尚可。
Azure認定資格(特にAzure Data Scientist Associate、Azure DevOps Engineer Expert、Azure Data Engineer、Azure AI Engineer Associate)を高く評価します。
MLOps、ジェネレーティブAI、大規模言語モデル(LLM)に関する認定資格または専門トレーニングを有することが望ましい。
ソフトウェアエンジニアリング、DevOps、データサイエンス分野での5年以上の経験。うち3年以上はMLOpsおよび本番環境向け機械学習システムの構築に注力した経験を有すること。
技術チームのリーダーシップおよびジュニアエンジニアの指導実績があること。
クラウドプラットフォーム(特にAzure)上での機械学習インフラおよびCI/CDパイプラインの構築・管理の実務経験。
本番環境における多様な機械学習モデル(分類、回帰、LLMなど)のデプロイおよび管理の実績があること。
Domino MLOpsプラットフォームの経験は大きなプラス。
金融または保険分野のバックグラウンドは強く望ましい。
スキル -
MLOps & DevOps: MLOpsの原則とCI/CDプラクティスに関する専門知識。Azure DevOps、GitHub Actions、Docker、Azure Kubernetes Service (AKS) によるコンテナオーケストレーションなどのツールに関する実践的な経験。
クラウドプラットフォーム:Azure Machine Learning(AzureML)とそのエコシステム(Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、サーバーレスコンピューティング(例:Azure Functions)を含む)に関する深い専門知識。
プログラミング: PythonとSQLの高度な習熟度。シェルスクリプトの実務経験。
機械学習・データサイエンス: 機械学習の概念とライブラリ(例: Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch)に対する深い理解。PySparkなどの大規模データ処理ツールの実務経験。
生成AI:LLM、RAGアーキテクチャ、ベクトルデータベース、オーケストレーションフレームワーク(例:LangChain)を用いたアプリケーションの実装・最適化の実務経験
監視:MLモデル向け監視・可観測性ツールの使用経験
AI支援開発:GitHub Copilot等の生産性向上ツールの習熟度
言語スキル:ビジネスレベルの日本語(JLPT N2)およびビジネスレベルの英語
会社概要
当社クライアントは40カ国以上で事業を展開し、米国、日本、ラテンアメリカ、アジア、欧州、中東において市場をリードする地位を確立しています。2018年のフォーチュン500では第43位にランクインしました。 150年以上の実績を持つ当社は、代理店、銀行やブローカーなどの第三者販売会社、ダイレクトマーケティングチャネルを通じて、生命保険、傷害保険、医療保険、退職金、貯蓄商品を提供しています。当社のブランドは世界中で約1億人の顧客に認知され信頼されており、米国フォーチュン500企業トップ100社のうち90社以上にサービスを提供しています。
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    アーキテクチャ設計、機能改善を実現のため、組織体制を刷新し、各サービスをワンストップで提供するためのプラットフォーム構想が進行中です。幅広い技術の知識や経験を元に、ベストプラクティスを追求するテックリードを募集します。 · プロダクトの課題を解決するための計画や設計を策定 · 高い設計能力・実装能力によって開発をリード · チームにおける技術面の最終的な判断や優先順位の決定 · プロダクトマネージャー・ビジネスコンサルタントと協力して達成のための方針検討 · コードレビューなどでチーム開発におけるコードの品質を高め維持 · ライブラリ・フレームワークの選 ...


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