MLOpsエンジニア

【募集要項】
Laboro. AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか？

【本ポジションについて】
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。

【業務内容】
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。

（1）データ基盤の整備（ETLパイプライン）
・ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
・データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。

（2）AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
・加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
・モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。

（3）モデル配信と運用（デプロイメントパイプライン）
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。

上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。

【本ポジションの魅力】
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる
・新組織作り（組織体制や評価制度など）へ主体的に関わることができる

※フルリモート可
※転勤の有無：なし