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タイミーの意思決定やサービス最適化に貢献するMLOpsエンジニア

MLOpsエンジニア
Mid-career

on 2024-09-18

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タイミーの意思決定やサービス最適化に貢献するMLOpsエンジニア

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Shota Kikuchi

タイミーでデータサイエンティストやっています。

株式会社タイミー's members

タイミーでデータサイエンティストやっています。

What we do

弊社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー」などの事業を展開しております。
近年、少子高齢化に伴い、労働に従事する人口の不足が深刻化し、それと同時に働き手に対する負荷が大きくなっています。
弊社が提供している「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善など、企業が抱える「人」に関する経営課題を解決することができます。 また、人々の働き方を根底から変え、従来のアルバイトや派遣業界が抱えていた課題を解決し、一人一人が好きな時に働き、様々な仕事を経験することで人生の可能性を広げ、自分の時間をより豊かにできる世界を目指します。 
サービスリリースから約5年経過した現在、 ・ワーカー数 700万人 ・導入事業者数 98,000企業 ・導入事業所数 230,000拠点 を突破しました。 今後は、スポットワークをさらに世の中に広げることで国内の労働市場における課題を解決することを主軸としつつ、「はたらく」に留まらない多様なアプローチで、「一人ひとりの時間を豊かに」する挑戦を続けていきます。

What we do

弊社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー」などの事業を展開しております。
近年、少子高齢化に伴い、労働に従事する人口の不足が深刻化し、それと同時に働き手に対する負荷が大きくなっています。
弊社が提供している「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善など、企業が抱える「人」に関する経営課題を解決することができます。 また、人々の働き方を根底から変え、従来のアルバイトや派遣業界が抱えていた課題を解決し、一人一人が好きな時に働き、様々な仕事を経験することで人生の可能性を広げ、自分の時間をより豊かにできる世界を目指します。 
サービスリリースから約5年経過した現在、 ・ワーカー数 700万人 ・導入事業者数 98,000企業 ・導入事業所数 230,000拠点 を突破しました。 今後は、スポットワークをさらに世の中に広げることで国内の労働市場における課題を解決することを主軸としつつ、「はたらく」に留まらない多様なアプローチで、「一人ひとりの時間を豊かに」する挑戦を続けていきます。

Why we do

「小川くん、今日、あなたが来てくれて助かったよ」 これはタイミーの創業前に、代表が日雇いの勤務先からもらった言葉です。 起業に1度失敗し、自身の存在意義や可能性を見失っていた時に、この言葉が現在の再挑戦へと繋がりました。 スキマバイトサービス「タイミー」と通じて、働き手は自由に時間や場所、仕事内容を選ぶことができ、労働力の確保に悩む企業に貢献をすることができます。 その経験の積み重ねは、自身の新たな価値の発見へと繋がり、「人生の可能性を広げていける」と私たちは信じています。 働き手と企業がお互いに安心して利用できるプラットフォームの運営を第一に、時代に合わせて「働き方」をアップデートしていきます。これにより潜在労働力を喚起し、ひいては社会課題の解決を実現していきます。 ◾️ 当ポジションの募集背景 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、 MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化/Feature Storeの構築/ML開発環境の整備/モノリポ化/開発効率化のための社内ライブラリ開発 などを進めてきました。 さらに今後はより強固な基盤を築くべく、データ監視やモデル監視などにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。

How we do

【メンバー】 1290名(うち正社員987名)[2024年9月時点]でサービスを運営しており、 仕事に妥協しない、世界を変えたいという思いを掲げる優秀なメンバーが集まっています。 【タイミーの4つのValue】 ■理想ファースト └ 前提にとらわれず、あるべき姿から逆算し更なる高みを目指そう ■オールスクラム └ 自身の責務を果たすだけでなく、チームや会社の成功にも全力を注ごう ■バトンツナギ └ できたことは仕組み化し、未来のタイミーを強くしよう ■やっていき └ 失敗を恐れず、大胆に挑戦し泥臭くやりぬこう 【データエンジニアリング部の特徴】 ・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×フルリモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ・各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 https://tech.timee.co.jp/entry/2023/02/02/105555 ・新しいプロダクトやサービスを創造し、様々なプロジェクトでのクリエイティブを支えることを目指し、成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上に資する取り組みをしております。 https://devenable.timee.co.jp/ 【タイミーのデータサイエンスグループで働く魅力】 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・データサイエンティストと同じグループに所属しているため、デイリーで直接コミュニケーションを行い、アジリティ高く開発を行なっています。 ・データサイエンティストは、モデルやアルゴリズムだけではなく、システム全体を設計・開発できるフルスタックなメンバーが集まっており、MLOpsへの関心も高いため、MLOps領域に関して仕事が進めやすく、イネイブラーとしての役割を実感できる環境です。 ・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR&D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・タイミーの大規模なデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。 ◾️インタビュー記事 ・「チームで成果を発揮したい。データの力でタイミーを進化させる組織へ」 https://productpr.timee.co.jp/n/nbb4697d46c9c?magazine_key=m7cddc85ce764 ・「成長の実感が次の挑戦へ。学びに溢れるタイミーの魅力」 https://productpr.timee.co.jp/n/n640fa2169211?magazine_key=m76879b08ba60 ・「組織もサービスも“より良いもの”に。データとサイエンスの力で社会と組織への貢献を目指す」 https://productpr.timee.co.jp/n/n5d30cbd67aac?magazine_key=m7cddc85ce764

As a new team member

【募集背景】 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化/Feature Storeの構築/ML開発環境の整備/モノリポ化/開発効率化のための社内ライブラリ開発 などを進めてきました。今後はより強固な基盤を築くべく、データ監視やモデル監視などにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 【業務内容】 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 ・機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用  ・機械学習APIサーバーの設計・開発・運用  ・機械学習システムのためのデータパイプライン構築  ・機械学習ワークフローの設計・開発・運用  ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など ・上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり  ・IaCによるインフラ構築・管理  ・CI/CDによるデプロイ自動化  ・サービス監視設計・運用  ・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など ・社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 ・ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 【扱っているデータ】 ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 【必須要件】 ハードスキル ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験(3年以上) ・gitを用いたチーム開発の経験 ・GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 ・IaCの開発経験 ・複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験(直近含め3年以上) ・商用環境における機械学習機能の構築・運用経験(直近含め3年以上) ・クラウドにおける開発経験(特にGoogle Cloud、もしくはAWS)(直近含め3年以上) ・保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットしている方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 【歓迎要件】 ・VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験 ・dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験 ・k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 ・チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 ・プログラミング言語によるweb系開発、及び運用の実務経験 ・VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験
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Company info

Founded on 08/2017

1,335 members

  • Funded more than $1,000,000/
  • Average age of employees in 20s/
  • CEO can code/
  • Funded more than $300,000/

東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階