【ミッション】 「最先端モデルを素早く動くプロダクトに落とし込み、クライアントの競争優位を最大化する」 アルゴリズム探究とプロダクト志向のバランスを保ち、深層学習の研究成果を高速で実サービスへ届けることが我々のミッションです 【募集背景】 SRE ドメインで国内トップクラスの実績を築いた当社は、データ基盤や DBRE を経て 生成 AI／機械学習モデル開発を本格的に内製化するフェーズに至りました。 直近、NVIDIA Inception プログラムに採択され、最新 GPU ハードウェアや Deep Learning Institute（DLI）研修へのアクセスなど豊富な特典を獲得 また現在、Google Cloud Gemini / VertexAI、AI Plattformを用いた生成AI導入支援、機械学習支援が急増していることもあり、新たに経験豊富な機械学習エンジニアを募集します。 【業務内容】 ・NeMo を用いた LLM・画像／音声モデルのカスタマイズ・微調整（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 ・Kubeflow・Vertex AI などでのトレーニング／デプロイ自動化（※インフラ専任 SRE が別に在籍。MLOps は「使いこなす」スタンス） ・論文・Kaggle 上位解法・OSS を調査し、プロダクトレベルで実装 ・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） 【仕事の魅力】 ・顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる ・スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴 ・クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援 ・内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献 ・SREのエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べる ・SREを中心とした先端ITの知見を得られる環境 ・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: Python ・開発ツール: Jupyter Notebook ・その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion ・マシン: Mac Book Pro (14 inch) 【 必須要件】 ・機械学習/深層学習に関する開発または研究の経験 ・PyTorch・TensorFlow など機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験 ・Pythonなどでの実装経験 【 歓迎要件】 ・LLM・生成 AI モデルのファインチューニングおよび推論最適化 ・CUDA／Triton／GPUDirectStorage 等 GPU プログラミング ・Kubeflow／MLflow／Vertex AI などでのパイプライン構築 ・IaC（Terraform／Helm）＋ GitOps（Argo CD 等）の利用経験 ・英語での論文リーディング・技術コミュニケーション 【 求める人物像】 ・新しい技術やアプローチを学ぶ意欲が高く、自ら率先して問題解決できる方 ・チームワークを重視し、関係者と円滑にコミュニケーションできる方 ・ミッション・ビジョン・バリューに共感頂ける方 ・インフラ領域やMLOpsに興味がある方