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「システム」と「AI（機械学習）」の架け橋！AIを運用する力をつける！次世代MLOpsエンジニア募集！

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データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア

東京都（大崎駅）

450-800万円

正社員

JavaAWSDockerPython

自社サービスありリモートワーク可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新規立ち上げ新技術に積極的残業月20時間未満グローバル展開女性エンジニアが活躍中裁量労働制あり

事業概要

【AI開発事業部】 ・AI・生成AIを用いた課題解決型のソリューションを企画・開発・導入支援 ・自然言語処理や数理最適化など幅広い技術領域で実用的なAI導入を推進

仕事内容

【ポジションのおすすめポイント】 ・技術的な挑戦が豊富 ・クロスファンクショナルな協力とコミュニケーション ・データとAIの力を活かす社会貢献感

【業務概要】 MLOpsエンジニアとして、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのプロセスを効率化・自動化する役割を担っていただきます。 データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの橋渡しをしながら、スケーラブルで信頼性の高いMLシステムを構築・管理していきます。 また、AIアプリケーションの構築に関わることも多く、本番環境に適したモデルの運用やシステム全体の最適化に貢献します。

【具体的な業務】 ・機械学習モデルの開発から本番環境デプロイまでのパイプライン設計・実装 ・CI/CDを活用した機械学習モデルのデプロイと管理 ・インフラの設計・構築・運用 ・IaCツールを用いたインフラの設計・構築・運用 ・モデルモニタリングやフィードバックループの設計と実装 ・データパイプラインの構築・最適化 ・AIアプリケーションの構築・運用

【PJT例】 ・電力需要予測と発電量予測を活用した電力最適化システムの開発 ・LLMを応用したLargeActionModelを利用した顧客の行動予測システムの開発

【技術スタック】 開発環境：AWS 技術スタック： ・言語: Python ・コンテナ技術: Docker、Kubernetes ・IaC: Terraform、CloudFormation ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins ・機械学習フレームワーク: PyTorch、scikit-learn、他 ・データベース: RDB、 NoSQL DB、Snowflake、他 ・モニタリング、ロギング: Prometheus、Grafana、Elasticsearch

求められるスキル・人物像

■必須スキル/経験 ・PythonまたはJavaでの開発実務経験（2年以上） ・コンテナ技術: Dockerの利用経験 ・バージョン管理システム: Gitを用いたコード管理およびチームでの実務経験

■歓迎スキル/経験 ・インフラ・運用：IaC（Terraform、CloudFormation）を用いたインフラ構築・運用経験 ・機械学習：PyTorch、TensorFlowなどのフレームワークを使った実務経験 ・コンテナ・CI/CD：Kubernetes、GitHub Actions、Jenkinsによる開発・運用経験 ・データエンジニアリング：ETLパイプライン、データフロー設計、RDB/NoSQL（例：PostgreSQL、MongoDB）実務経験 ・MLワークフロー：MLflow、Kubeflow、SageMakerでの実務経験 ・監視・ロギング：Prometheus、Grafana、Elasticsearch等でのモニタリング環境構築経験 ・セキュリティ・リーダーシップ：証跡管理やセキュリティ基礎知識、小規模チームリーダー経験

■求める人物像 ・自身の課題や限界を正直に共有できる方 ・AIシステムの開発に関心を持ち、意欲的に取り組める方 ・新しい技術や事業環境の変化に対して柔軟に対応し、創意工夫を発揮できる方

勤務地・給与・その他情報

想定年収、待遇・福利厚生、
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雇用形態
休日・休暇

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語
JavaPython
フレームワーク・ライブラリ
scikit-learnPyTorch
データベース
Grafana
ミドルウェア・ツール
DockerKubernetesTerraformJenkinsElasticsearch
クラウド
AWSCloudFormation
プロジェクト管理
GitHub
支給PC
現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

① ビジネスで使えるAIの運用力が身につく AMBLでは、顧客の業務改善やプロダクト開発に直結するAI案件が中心。 ただモデルを作るのではなく、「ビジネスで使える形に落とし込む」ための運用設計スキルが鍛えられます。

②「分析」と「実装」をつなぐ希少な立ち位置 AI開発事業部（生成AI・数理最適化）と データサイエンス事業部（基盤・分析）の橋渡しとして、 システムとデータの両面に関われるポジションです。

③業界横断でMLOpsスキルを磨ける ヘルスケア・製造・金融・小売など、様々な業界の課題に向き合えるから、 「業界ごとのAI運用ノウハウ」が自然と身につきます。 固定案件じゃない分、毎回が新しいチャレンジです。

④次世代MLOps（LLMOps・RAG構成）に触れられる 生成AIの商用活用が進む中、 PromptOpsやRAG構成のような「MLOps 2.0」の領域にも挑戦中。 先端事例に触れながら、最前線でスキルアップできます。

事業内容の詳細

AMBL株式会社のAI開発事業部は、企業が抱える複雑な課題に対し、AI・機械学習・生成AI技術を用いたソリューションを提供する専門組織です。自然言語処理、画像認識、数理最適化、生成AIなど幅広い技術領域に対応し、PoC（概念実証）から本番導入・運用フェーズまで一気通貫で支援します。

クライアントの業種・業態を問わず、ビジネスの現場で「実際に使われるAI」の実装に重きを置き、単なる技術提供にとどまらず、業務プロセスの再設計やシステム連携まで含めた総合的な支援を行っています。

さらに、急速に進化する生成AI領域にも注力しており、大規模言語モデル（LLM）を活用した業務効率化ソリューションの開発や、顧客データを活かした独自AIチャットボットの構築など、先端技術の実装にも積極的に取り組んでいます。

データ基盤構築、MLOps、クラウド環境設計など、周辺領域の専門部門との連携を強みに、ビジネスインパクトのあるAI導入を実現しています。

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