【概要】
▼MLOps環境開発
大規模な機械学習モデル学習環境をクラウド上で構築するとともに、学習済みモデルをエッジデバイスで実行し推論結果を評価できる環境を構築する
【具体的な職務内容】
・現行評価環境の開発、メンテナンス
・新規エッジデバイスの開発環境立ち上げ、動作検証
・MLOps環境のシステム設計、実装、評価
【プロジェクトのやりがい】
・システム全体の構成を自分たちで構築できる
・新規のDNNエッジデバイスの開発環境立ち上げに携わることができる
【開発環境】
・開発環境：Python3・C・C++
・フレームワーク：Google Cloud Platform
・その他開発環境：Linux・Windows
・開発支援ツール：Git・GitHub
・開発手法：チケット駆動開発
・開発内容タイプ：クラウド、アプリケーション・機械学習・AI
・モビリティ関連（運転支援）
・インフラ管理：Docker
・AI・データ分析：Pytorch・NumPy
【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。
【必須スキル】
・C／C++及びPythonを用いたプログラミング経験
・コンピュータ・サイエンスに対する深い知識
【歓迎スキル】
・チケット駆動プロセスでの開発経験
・各社クラウドプラットフォームでの開発経験
・深層学習でのネットワーク開発経験
【求める人物像】
・新しい技術に常に興味を持ち、探求する姿勢
・技術的なハードル、問題を楽しむマインド
・自分が開発しているものが誰かに役に立つという視点を持ってソリューションを考える姿勢
