募集背景 SREドメインで国内トップクラスの実績を持つ当社は、 NVIDIA Inception プログラムに採択され、最新GPU環境・DLI研修など AI開発に特化した豊富な特典を獲得しています。 現在、大手クライアントを中心にGoogle Cloud Gemini / Vertex AIを 活用した生成AI導入・MLモデルの本番運用支援が急増しています。 モデルを「作る」だけでなく「本番で動かし続ける」MLOps視点を持つ エンジニアを募集します。 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（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 ・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 ・本番モデルの監視・ドリフト検知・再学習トリガーの設計・運用 ・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） ・知見のドキュメント化・RAG化・技術ブログ・カンファレンス登壇（任意） ※インフラ専任SREが別に在籍。MLエンジニアはMLドメインに集中できる環境です。 仕事の魅力 ・大手クライアントのAI基盤構築・本番運用に最前線で関われる ・NVIDIA Inception採択による最新GPU環境・DLI研修へのアクセス ・SREエキスパートとの協働で「MLOpsを分かるMLエンジニア」という市場希少なポジションを確立 ・モデルの開発から本番運用・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でクライアントの内製化・競争力強化に貢献（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 開発環境 AWS / Google Cloud、Kubernetes（GKE・EKS）、Go・Python・TypeScript、 Terraform・Helm、GitHub Actions・Argo CD、Datadog・Prometheus・Grafana、 GitHub Copilot・Claude・Cursor、Slack・Notion　他 ※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。 希望者には以下を配布 有償 IDE（IntelliJ）、ChatGPT（API）、GitHub Copilot、Claude AWS / Google Cloudの技術検証環境 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 などの機械学習・深層学習フレームワークの実装経験 ・Pythonでの実装経験（データ処理・モデル学習・API連携など） 歓迎要件 ・LLM・生成AIモデルのファインチューニング・推論最適化の経験 ・CUDA／Triton 等 GPU プログラミングの経験 ・Kubeflow／MLflow／Vertex AI などでのMLパイプライン構築・運用経験 ・本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習パイプラインの設計・運用経験 ・Prometheus・Grafana・OpenTelemetry等を用いたMLシステムのモニタリング経験 ・IaC（Terraform／Helm）＋ GitOps（Argo CD 等）の利用経験 ・SRE・DevOpsの概念への理解・関心 ・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 ・モデル開発から本番運用・監視・改善サイクルまで一気通貫で関与し、自ら改善を推進できる方 ・SREチームや顧客エンジニアと連携しながら、AI基盤を協働で構築・改善できる方 ・MLOps・モデル監視・信頼性工学（SRE）に強い関心を持つ方 ・ミッション・ビジョン・バリューに共感頂ける方 活躍イメージ ・入社後半年〜1年： 　顧客のAI案件に参画し、モデル開発〜本番デプロイ〜監視・運用の一連のサイクルを担える状態。 　SREチームとの連携も自走できる。 ・1〜2年以降： 　ML×SRE視点を持つアーキテクトとして、顧客から直接指名される存在に。 　AI基盤の設計・MLOpsパイプラインの構築をリードし、組織目標（ナレッジ共有・AI活用推進）への 　貢献も期待。