社名
社名非公開
職種
データサイエンティスト
業務内容
【業務内容】・MLOps環境の設計、構築、運用・機械学習APIサーバの設計、実装、運用・サービス監視環境の構築、運用・統計・機械学習モデルの運用、評価の自動化・基盤コード整備・技術選定・設計・開発ガイドライン整備■技術スタック・プログラミング言語: Python・インフラ: GCP (BigQuery, Vertex AI, GKE etc.)・IaC: Terraform・CI/CD: Cloudbuild, GitHub Actions・ロギング: Datadog・MLパイプライン: Kubeflow Pipelines, MLflow, Docker・その他: Github, Slack, Notion, スクラム開発※上記に限らず、適宜必要な技術を選定して導入していきます。
...
求められる経験
・CI/CDに関する基礎知識
・Kubeflow Pipelinesなどのワークフローエンジンの運用経験
・機械学習に関する基礎知識と実務経験
・Gitを使ったチーム開発の経験
保険
健康保険 厚生年金保険 雇用保険
休日休暇
土曜日 日曜日 祝日
給与
年収700 ~ 1,200万円
賞与
-
雇用期間
期間の定めなし
show more
社名
社名非公開
職種
データサイエンティスト
業務内容
【業務内容】・MLOps環境の設計、構築、運用・機械学習APIサーバの設計、実装、運用・サービス監視環境の構築、運用・統計・機械学習モデルの運用、評価の自動化・基盤コード整備・技術選定・設計・開発ガイドライン整備■技術スタック・プログラミング言語: Python・インフラ: GCP (BigQuery, Vertex AI, GKE etc.)・IaC: Terraform・CI/CD: Cloudbuild, GitHub Actions・ロギング: Datadog・MLパイプライン: Kubeflow Pipelines, MLflow, Docker・その他: Github, Slack, Notion, スクラム開発※上記に限らず、適宜必要な技術を選定して導入していきます。
求められる経験
・CI/CDに関する基礎知識
・Kubeflow Pipelinesなどのワークフローエンジンの運用経験
・機械学習に関する基礎知識と実務経験
・Gitを使ったチーム開発の経験
保険
健康保険 厚生年金保険 雇用保険
休日休暇
土曜日 日曜日 祝日
給与
年収700 ~ 1,200万円
賞与
-
雇用期間
期間の定めなし