Data engineer - ADA

基本情報 仕事 XXXでは製造業において品質を守るうえで重要な、しかし、なかなか機械による自動化が実現できていない検査/検品を画像検査AIに解決することをミッションとしています。長年の研究開発の結果、検査精度も向上し、導入企業は順調に増えています。しかし、工場のラインに導入される際には、環境の変化、温度の変化、受け入れ基準の変化、経年劣化などの問題が起こるため、お客様である各工場の担当者がモデルのチューニングを簡単に行えるようにする必要があります。実現のためには多くの課題が存在します。 より多くのお客様に活用いただくためには、機械学習のオペレーション（データセットの管理/パラメーター探索/モデル再学習）の改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。画像解析AIを簡単に利用できるプロダクトがほとんど出回っていない中、加えてインターネット上では収集できないデータセットがある中で、最適なオペレーションを構築し、業界の変革に関わることができるエキサイティングなポジションです。 【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / Elasti.

Cache / SQS / S3 / Athena） 構成管理：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Datadog / Sentry / cloudwatch 必須スキル ・AWS/GCPなどを利用したインフラ/SaaS運用経験 ・PythonまたはGoを利用した開発経験 ・機械学習の基礎知識/モデル開発/運用経験 歓迎スキル ・SRE（Site Reliability Engineering）、DRE（Data Reliability Engineer）の経験 ・Kubernetesクラスタの運用経験 ・Airflow、Kubeflowなどのワークフローツールを使った機械学習向けバッチ開発/運用経験 ・Terraformなど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、負荷対策の経験 求める人物像 ・テクノロジーを使った社会課題の解決にグッとくる方 ・新しい知識・技術に興奮し、貪欲に吸収したり、周囲と共有するのが好きな方 ・課題を特定し、解決策を見つけ、実行に移すまでを自走して働くスタイルを好む方 ・よりよい開発のための仕組み化や新しい技術の採用など、敢えてルーティーンから一歩踏み出して試行錯誤することに前向きな方 ・事業状況に応じて時に発生する優先順位の変更にも、広い心で柔軟に立ち回れる方