業務内容

• 大規模な機械学習ワークフローの課題に対応（データパイプライン、CI/CD、評価、組込みシステムへのデプロイを含む）
• クラウド上でのMLOps/DevOpsパイプラインを設計・実装（CI/CDのベストプラクティスを適用）
• MLトレーニング環境の維持管理（ホスト設定、Dockerイメージ、トレーニングコード、データセット管理）
• 高ボリューム・高次元の走行ログデータを用いた学習・評価データの作成と活用
• perceptionスタックの可視化・分析・モニタリングの開発
• MLシステム周辺のセキュリティ要件の実装・確保を支援

技術スタック

必須スキル

• 学位：BS/MSまたは同等の実務経験（コンピュータサイエンス系）
• MLOps/DevOps領域のソフトウェア開発経験：3年以上
• クラウドプラットフォーム上でのソフトウェア開発経験
• MLインフラ、CI/CD、可視化ツールの実務経験
• ビジネスレベルの英語力

歓迎スキル（該当する場合）

• 深層学習モデル、特にコンピュータビジョンの知識
• DevOpsツール（GitHub Actions）、MLOpsツール（SageMaker、Kubeflow、Flyte）およびKubernetes/Terraformなどのインフラ管理ツール
• データベース（RDBMS/Key-Value/Document）、データウェアハウス（Snowflake、BigQuery）およびデータ変換（Spark、Ray）
• アプリケーションセキュリティ・インフラセキュリティの知識・関心

キャリア成長観点

• 最先端の perception技術と生産ソフトウェアを支える大型データ・MLパイプラインの設計・実装経験を積める
• 埋め込みシステムへのデプロイを含むエンドツーエンドのMLプラットフォーム運用で、実践的なプロダクションスキルとセキュリティ意識を強化できる
• クロスファンクショナルな環境とグローバルな技術標準に触れ、英語環境での協働や最新ツールの習得機会がある
• 将来的にはMLOpsリード、データ基盤エンジニア、AIセキュリティ領域など、キャリアの多様な道が開かれる