▼業務内容
当社のAIエンジニアが開発した機械学習モデルを、実際の店舗環境で安定かつ高速に稼働させるためのMLOps基盤の構築から、アプリケーションへの組み込みまでを一貫してお任せします。
- AIモデルのデプロイ:
学習済みモデル（物体検出、行動認識など）をクラウド環境へデプロイするインターフェースの設計・開発。
モデルのバージョンアップに伴う、インタフェース仕様の変更管理と、デプロイ戦略の策定。
- 推論・学習パイプラインの構築と最適化:
店舗のカメラから得られる大規模ストリームデータをリアルタイムに処理するための、AIモデル推論・学習パイプラインの設計・構築。
- MLOps基盤の構築・運用:
AWS (Amazon Web Services) を活用した、機械学習モデルのデプロイ、モニタリング、および運用環境の構築。
Dockerを用いたAIモデルのコンテナ化およびデプロイメントの自動化。
CI/CDパイプライン (GitHub Actions等) の構築・改善による、開発からデプロイまでのプロセス効率化。
- モデル評価基盤の構築:
推論結果の精度や速度を継続的に評価・分析するための基盤構築と、その改善サイクルの推進。
▼おすすめポイント
- 最先端技術の実践経験: 現実世界の課題を解決するAIプロダクト開発の最前線で、MLOpsの専門スキルを実践的に磨くことができます。
- 大きな裁量とインパクト: チームの重要な一員として、主体的にシステムの設計・構築に携わっていただきます。自分の構築したインフラが、事業の成長に直結するやりがいを実感できます。
- グローバルな開発環境: 中国，インドなど、多様なバックグラウンドを持つ海外出身の優秀なAIエンジニアと共に開発を進めます。日常的に英語でのコミュニケーションが発生し、グローバルな開発経験を積むことができます。
- 急成長市場での経験: これからスタンダードとなる「無人店舗」という成長著しいリテールテック市場で、キャリアにおける貴重な成功体験を積むチャンスです。
▼求める人物像
- 新しい技術や未知の領域に対して、知的好奇心を持ち、自ら学習を進められる方
- チームメンバーをリスペクトし、オープンな議論を通じて、チームでの成果を最大化しようと努力できる方
- 困難な課題に直面した際に、粘り強く解決策を探求できる方
▼必須条件
- Python を用いた3年以上の開発経験 (学業や個人開発での経験も含む)
- AWS, Docker, CI/CD, GitHub を利用したチームでの開発経験
- コンピュータサイエンス, Deep Learningに関する基礎知識
▼歓迎条件
- 機械学習のインフラやシステムの開発・運用経験
- AWS上での機械学習パイプライン構築経験
- スタートアップ企業でのインターンシップまたは実務経験
- ビジネスレベルの英語力、または英語での技術的なディスカッションに抵抗がないこと
| 就業形態 | 正社員(無期)/業務委託(フリーランス)/業務委託（副業・複業） |
|---|---|
| 年収(フルタイム時) | 500万円 〜 800万円 |
| 勤務地 | 東京都渋谷区 神泉町 |
| 勤務時間（フルタイム時） | 10:00~19:00 |
| 休日・休暇 | 暦通り |
| 待遇・福利厚生 | 雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金 【諸手当】通勤手当（会社規定に基づき支給）、残業手当 |
| 試用期間 | 試用期間1ヶ月(給与・待遇の変更はありません) |
【小売DX最前線 | PyTorch歓迎】画像解析の知見を“リアルな現場”に活かしませんか？
| 勤務地 | 東京都渋谷区 |
|---|---|
| 職種 | AI ・機械学習・画像解析 データ分析 |
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