【フルリモート／生成AI・機械学習】NVIDIA Inception 採択。 SRE×MLOpsで「作って終わり」にしない、本番AI基盤を支えるMLエンジニア募集

仕事内容

【業務内容】 ■ モデル開発・実装 ・NeMoを用いた LLM・画像／音声モデルのファインチューニング・カスタマイズ（LoRA・RAG・RLHFなど） ・NIM での推論マイクロサービス設計・実装・パフォーマンス最適化 ・Python／PyTorch を中心としたモデル開発・評価・改良サイクルの推進 ・論文・Kaggle上位解法・OSS を調査し、プロダクトレベルで実装 ■ 本番運用・MLOps（新規強化） ・Kubeflow・Vertex AI・MLflow などを活用したMLパイプライン構築・自動化・継続的デプロイ ・本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習トリガーの設計・運用 ・モデルの推論品質・レイテンシ・コストのモニタリング基盤構築（Prometheus・Grafana・OpenTelemetry との連携） ・SREチームと連携したMLシステムの信頼性・可用性向上（SLI/SLO定義、インシデント対応） ■ 改善サイクル・ナレッジ共有 ・生成AIを活用した開発プロセスの高度化・自動化の推進 ・プロジェクトで得られた知見のドキュメント化・社内勉強会・RAG化 ・技術ブログ・カンファレンス登壇・OSS コントリビュート（希望者） ※インフラ専任SREが別に在籍しており、MLOps基盤のインフラ部分はSREと協業します。 　MLエンジニアは「使いこなす・改善する・監視する」スタンスで、本来のMLドメインに集中できる環境です。 【仕事の魅力】 ・国内トップクラスのクライアントのAI基盤構築・本番運用に最前線で関われる ・NVIDIA Inception採択により、最新GPU環境・DLI研修など、AI開発に特化したリソースを活用できる ・SREのエキスパートとの協働で「MLOpsを分かるMLエンジニア」「推論サービスの信頼性を語れるMLエンジニア」という市場希少なポジションを確立できる ・モデルを「作って終わり」ではなく、本番環境での運用・監視・改善サイクル全体に関与できる ・伴走型コンサルティングにより、クライアントの内製化・競争力強化に直接貢献できる（SIer・SESとは異なるスタイル） ・AI駆動開発ツール（Claude・Cursor・Devin・Gemini等）を積極活用する開発文化 ・エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気 【開発環境】 ・パブリッククラウド: AWS, Google Cloud ・開発言語: Go, Python, JavaScript, TypeScript など ・IaC: Terraform, Helm, Ansible など ・コンテナオーケストレーション: Kubernetes（GKE, EKS） ・サービスメッシュ: Istio ・バージョン管理 / CI/CD: GitHub, GitLab, GitHub Actions, Argo CD など ・モニタリング / オブザーバビリティ: Datadog, Prometheus, Grafana, ・・OpenTelemetry, Amazon CloudWatch, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Elastic Stack など ・インシデント管理: PagerDuty ・生成AI: GitHub Copilot, Claude, Cursor, Devin, Gemini など ・その他: Jira, Slack, Notion ・マシン: MacBook Pro (14 inch)　※WindowsOS PCも選択可 ※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。