株式会社フィックスターズの

中途_MLOpsエンジニアの求人

機械学習モデルを高効率に学習・評価・デプロイするためのMLOpsツールの開発

募集概要

【概要】 LLMなどの機械学習モデルの開発を促進する、MLOpsツールのための研究開発業務 LLMや生成AIをはじめとする最新の機械学習モデルの開発では、学習時のモデルアーキテクチャの改善や合成データセットの利用、分散並列処理による高速化、評価シナリオの多角化など多数の技術要素が複合的に用いられています。 そのため、実験間の比較や再現、実験結果の報告、学習済みモデルの運用を効率的に行うのはますます難しくなっており、機械学習プロジェクト全体を管理するためのMLOpsツールが必要とされています。 一方で、MLOpsツールの導入とその運用についてのノウハウはプロジェクト担当者や研究者個人に閉じている場合が多く見られる実情があります。また、必要最低限の機能しか使っておらず、システム全体の効率が考慮されていないこともあります。 こういった現状を踏まえて、フィックスターズでは機械学習モデルの学習・評価・デプロイを一気通貫に効率よく行うことを目的としたMLOpsツールを開発・提供しています。 ハードウェアからUIまで幅広い領域を考慮した最適なMLOpsツールの構築を目指すプロジェクトになります。 このたび、業務拡大に伴い、MLOpsの分野での知見と経験のある方を募集します。 【具体的な職務内容】 下記の範囲から、まずは自身の得意分野から始め、成果を出しながら業務を通して対応領域を拡大していただきます ・機械学習モデルの学習 ・評価・運用に関する新規技術（論文やライブラリ）の調査 ・既存技術と新規技術の比較と、MLOpsツールに取り込む技術の選定 ・MLOpsツール内で利用している各ライブラリの機能追加（オープンソースプロジェクトへの貢献も含む） ・MLOpsツールを実際に利用した社内向け機械学習モデルの開発と、運用・提供中のMLOpsツールのユーザーに対するサポートや要望のヒアリング ・自社または顧客のMLOpsのワークフローやアーキテクチャの設計 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【プロジェクトのやりがい】 ・最先端の機械学習プロダクトの開発や運用に関わることができる ・機械学習パイプラインの内容全般にわたる大きな裁量を持ち開発を推進できる 【開発環境】 開発環境：Ubuntu・Python3 開発支援ツール：Git・GitLab・Docker・Slack 開発内容タイプ：B2B・リサーチ