【MLOpsエンジニア】シニア／フルリモート／フレックス／MLOps基盤の構築・運用

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。

＜具体的な業務内容＞
■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

【仕事の特色】
＜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シニアMLOpsエンジニアを募集します。

▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください
・「ML基盤を再構築したはなし」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/12/13/114424）
・「Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/07/21/114309）

＜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。

＜データエンジニアリング部の特徴＞
・データ統括部全体で週に約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、興味がある人は参加できる形を取っているので、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。
※詳しくはこちら(https://product-recruit.timee.co.jp/tde10)をご確認ください※
・フレックス×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。
　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

＜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。

【仕事内容（変更の範囲）】
会社の定める業務