【注目されるMLOpsエンジニアとは】 MLOpsエンジニアは「データサイエンス・DXが、社会・ビジネスの場で当たり前に使える・活かせる」社会を実現する重要なジョブです。 DX・データサイエンス業界が目まぐるしく発展しています。多くの企業が「まずは取り入れてみよう」という段階のものの、蓄積されたデータの分析・AIモデル作成により、売上向上やコスト削減に繋がっている事例も数多くでています。 一方、「データは変わり続ける」特性があり、初期作成したAIモデルでは社会の流れに合わなくなることも発生しています。例えば、コロナ以前とコロナ後では消費者の動き方が変わっているため、変化したデータを用いてAIモデルを再構築しなければなりません。 そこで「データの変化によるAIモデルの変化」を見据え、開発・運用を行い、ビジネスへ持続的な価値をもたらすジョブとしてMLOpsエンジニアが誕生。ただ作って終わりの時代から、データサイエンス・DXが普遍的に社会・ビジネスに価値をもたらす時代を築くジョブとして期待されています。 【MLOpsエンジニアの募集】 エスタイルはMission「日本をAI・DXで元気にする」を掲げ、日本社会でのデータサイエンス・DXの普及・発展に貢献すべく事業を立ち上げました。これまで多くのデータサイエンティストを育て、様々なプロジェクトに携わっています。 IT分野では「作ったら終わり」といった開発が行われることも多く、社会の流れやビジネスの変化と合わなくなり、廃れてしまうということもしばしば。データサイエンス・DX業界でも同じ流れが出てきています。 状況に合わせ、誰もが当たり前にデータサイエンス・DXを利用できる社会をつくりたい。そんな思いから当社初の試みとして「MLOpsエンジニア」の募集に踏み切りました。 【MLOpsエンジニアの入社後の流れ】 MLOpsエンジニアは幅広い知識が求められる、段階を追って経験範囲を広げていきます。 □入社〜1年目まで 最初はシステムエンジニア・インフラエンジニアとして業務に従事。 その間「ESTYLE U Junior」と呼ばれるエスタイル独自のデータサイエンス基礎研修や資格取得・外部研修の受講費として利用できるコウキシン50といった制度を活用し、MLOpsに必要なデータサイエンス関連の知識・スキルを同時に身につけます！ □2年目以降 MLOpsエンジニアとして「エンジニアリング×データサイエンス」の領域でのプロジェクトへ。社会・ビジネスのデータサイエンス・DX普及に繋がる業務で経験を積んでいきます。 □キャリアビジョン MLOpsエンジニアとしてよりスキルを高めるスペシャリスト、チームをまとめてより大きなインパクトを与えていくマネージャーなど、さまざまなキャリアを歩むことが可能です！ 【MLOpsエンジニアの仕事内容】 クライアント下でのAIモデルの実装・運用に関連する各種業務を担当します。 ・データ基盤の構築 ・特徴量、AIモデルの管理・回収 ・サービング環境・ネットワーク環境の構築　など 【こんな方お待ちしております！】 社会・ビジネスでのデータサイエンス・DXの普及・発展に繋がる重要なジョブ！ エンジニアとしての知識・経験が必要となるため、この業界でキャリアアップしていきたい方にチャンスのポジションです。 ・データサイエンスやDXを、現場で活かせる形にしたい！ ・社会の当たり前を作っていくことに面白みを感じる！ ・エンジニア経験を活かして、DX分野でパワーアップしたい！ といった思いがある方、そしてエスタイルに興味をお持ちいただけた方、是非ご応募ください！