<MLOpsエンジニア> AIと機械学習のフロンティアで活躍するMLOpsエンジニア募集!クラウド技術を機械学習の実運用で活かしませんか!
2024/6/10 更新
DevOpsエンジニア、クラウドエンジニア
東京都(初台駅)
500-800万円
リモートワーク可服装自由副業可フレックス制度あり上場企業
事業概要
■データ利活用に関するコンサルティングサービス ・ビジネスコンサルティング ・アナリティクスコンサルティング ・AIシステム開発・プラットフォーム開発 ・人材教育・組織組成 ■ビックデータ・AIに関する製品サービス ・海外AI製品の提供 ・自社プロダクトの提供
コンサルティングサービスの案件例 ■ 商品需要予測による生産・在庫管理 ■ ディープラーニングを活用した架線の異常検知 ■ 需要予測と動的計画法を用いたダイナミックプライシング
仕事内容
■ MLOpsの導入・運用に関する業務 ■ LLMOps(LLM/RAG)の導入・運用に関する業務 ■ クラウドを利用したアプリケーション開発・運用 ■ AIや機械学習に関するアプリケーション開発・運用
※AI・機械学習モデルの開発・検証は弊社データサイエンティストが行います。
求められるスキル・人物像
■必須スキル/経験 ・ プログラミング言語による開発経験 ・ クラウドサービス(AWS、GCP、Azure等)の設計・構築経験 ・コンテナ技術の利用経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・コミュニケーション能力、チームワーク
※経験が少し不足している場合でも、オンライン教育や書籍などでスキルアップを支援します。面接時にご質問ください。 ※MLOpsに関しては入社後にキャッチアップしていただきますので、事前知識は問いません。
■歓迎スキル/経験 ・機械学習、自然言語処理の知識(生成AIをつかったシステム構築経験者歓迎) ・TensorFlow, PyTorch等の機械学習・AIライブラリ利用経験 ・MLOps(LLMOps)の基本的な知識・経験 ・コンテナオーケストレーション(Kubernetes等)技術の利用経験 ・データベースの設計経験 ・セキュリティ対策・非機能要件の知識・経験
■求める人物像 ・ミッション「データに基づいて意思決定を高度化する」に共感いただける方 ・自ら考え、自ら動ける方 ・データ利活用の仕組みをつくることに興味がある方 ・向学心があり、新しい事柄やコミュニティに臆さず取り組める方 ・社会や顧客の課題を自分事と捉え、全力を出して最後までやり切る方 ・仲間と共に未知の事にもチャレンジできる方
勤務地・給与・その他情報
- 勤務地
- アクセス
- 勤務時間
- 想定年収
- 雇用形態
- 休日・休暇
開発環境・現場
TDSEのエンジニアリンググループは以下の役割を担う技術者が在籍しています。 ・プロジェクトマネージャ ・ コンサルタント ・データエンジニア ・ MLOpsエンジニア ・アプリケーションエンジニア MLOpsエンジニア入社された後、データエンジニアやアプリケーションエンジニアへのキャリアチェンジも可能です。
このPJ・案件で使われている技術
- プログラミング言語
- Python
- ミドルウェア・ツール
- Docker
- クラウド
- AWSGCP
- 支給PC
- Windows
事業内容の詳細
TDSE株式会社はAI技術やデータ分析をコアとしたビジネスモデルを持つ企業で、データ経営を目指す企業の業務改革や新事業創造を支援しています。 ビジネスモデルは主に2つのサービスを提供しています。
■ AIノウハウを軸としたコンサルティングサービス データ経営の状況を診断し、ビッグデータを活用できる人材の育成、データ経営の啓蒙、解析支援、デジタル戦略システム構築まで一貫したソリューションを提供します。これは企業のデータ活用とAIの利用を助けるためのサービスで、顧客企業の事業戦略に合わせて新サービスの開発や業務改革の推進をサポートします。 経験豊富なデータサイエンティストとエンジニアが顧客の課題を解決しています。
■AI製品等によるサブスクリプションサービス TDSEは自社製AI製品や他社製AI製品を販売し、使用料及び運用保守料を受け取るサブスクリプションサービスを提供します。これには、例えばツイッター等のSNS分析を目的としたAI製品NetBase(米)や、ChatBotや音声アシスタント等の対話サービスに対して自動応答機能を提供するAI製品COGNIGY(独)などが含まれます。これらの製品のライセンスを取得し、顧客企業に提供するサービスを行っています。
これら二つのサービスを組み合わせることで、TDSEはAI技術を核とした高付加価値ビジネスを展開しています。
また、TDSEは特定の領域に注力して事業を推進しており、2~5年の中期的スパンで各領域の市場の成長性、社会問題解決に対するAIへの期待、業界特有の課題や法規制などを調査し、データ分析を核とした新たなビジネスモデルへの転換を図っています
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