期待すること（責任/権限） ■チームについて MLOpsチームでは、ML（Machine Learning）機能を世に出すために必要となる、モデル作成以外の全てのエンジニアリングを担当し、MLエンジニアが優れたモデルを作ることに注力できるようにしていくチームです。 特に、プロトタイプからプロダクションレベルへの引き上げフェーズにおいて成果を発揮することがミッションです。 SRE（Site Reliability Engineering）スキルと機械学習のバックグラウンドを持ち、アカデミックなチームとうまく協力できることが必要です。 ■職種について SREチームはZOZOのプロダクト基盤の構築と運用を担う重要なポジションです。 信頼性の高いサービスを提供できるように、「自動化」「可用性」「セキュリティ」「パフォーマンス」「耐障害性」など主にクラウドインフラ基盤の構築・運用とでサービスを支える必要があります。 そのため、システムの改善や提案などエンジニアドリブンで主体的に取り組む事が期待されます。 ■現状の課題と実現したいこと ZOZOテクノロジーズは「70億人のファッションを技術の力で変えていく」をミッションとし、ZOZOグループが保有するビッグデータの活用および、ZOZOMAT/ZOZOSUITをはじめとした技術革新の加速により、ZOZOTOWNやWEARなど既存事業の拡大とテクノロジードリブンな新規事業の創造を行うことが求められています。 MLOpsチームでは、特にAI技術の力で70億人のファッションを変えていくことに貢献します。ZOZOTOWNやWEARに新しいAI機能を素早くリリースするためのML基盤を設計・構築します。 業務内容 ■具体的な業務例 ZOZOグループの機械学習案件の基盤整備を進めていただきます。 ・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装 ・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、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 ■利用技術 ・開発言語 Python / Java / Bash ・クラウド GCP / AWS ・機械学習ライブラリ PyTorch / TensorFlow / Chainer ・コンテナ技術 Docker / Kubernetes ・構成管理 Terraform / CloudFormation ・CI/CD CircleCI / GitHub Actions ・監視 Datadog / Stackdriver / Sentry ・ワークフロー Digdag / Airflow（Cloud Composer） ・その他 GAE（Google App Engine） / gRPC / SageMaker 必要条件 ■必須条件 ・Python/Java/Scala/Go/Ruby/C/C++ 等のプログラミング言語のうち、一つ以上の言語でコードを書けること ・AWS/Azure/GCPいずれかのクラウドを利用したインフラ/サービス運用経験 ■歓迎条件 ・機械学習の知識 ・機械学習モデルの開発/運用経験 ・機械学習基盤の開発/運用経験 ・Webアプリケーションの開発/運用経験 ・データエンジニアリングの経験 ・SRE（Site Reliability Engineering）の経験 ・Linuxサーバーの運用経験 ・Kubernetesクラスタの運用経験 ・GCPを利用したインフラ/サービス構築や運用経験 ・Terraformを利用したインフラ構築自動化の経験 ・CircleCI/GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験 ・スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計経験、負荷対策を行った経験 ・自作ライブラリの公開やOSSなどへのコントリビュート経験 ・MLに興味があり、コードの書けるインフラエンジニアの方 ・インフラ基盤整備に興味のあるMLエンジニアの方 労働条件 ■雇用形態 正社員 ■試用期間 3ヶ月 ※待遇の変更なし ■勤務地 国内にあるご自宅、もしくは弊社オフィスでの勤務になります。 ■勤務時間 フルフレックス制（※フレキシブルタイム8：00～19：00実働8時間） ※フレキシブルタイムとは会社が推奨している就労時間帯です