MLOps

■ APTOについて AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。 クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。 主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。 また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。 ■ 募集背景 当社はAIデータプラットフォーム「harBest」を中心に、フロント・バックエンド・モバイル・クラウドを横断する大規模なプロダクト開発を進めています。 クライアントの活用領域は、AI-OCR、物体検知、LLM学習など幅広く、信頼性の高いAI実装を加速させるために、MLOps体制の強化が急務となっております。 そのため、クラウド・データパイプライン・CI/CD・監視基盤の構築などをリードいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 ■ 本ポジションのミッション MLOpsエンジニアとして、AIモデルの学習・推論・運用に必要な基盤を設計・実装・最適化し、持続的に拡張できる体制構築を推進していただく想定です。 ＜具体的には＞ ・機械学習モデルの学習/推論環境の設計・運用 ・データ収集から前処理・学習・デプロイまでのパイプライン構築 ・クラウド環境（AWS/GCP）上でのインフラ設計・運用 ・CI/CD、モデル管理（MLflow など）の自動化・効率化 ・監視・ログ基盤の整備によるシステム安定性向上 ・研究開発チームやフルスタックエンジニアとの連携によるMLOps改善 ■ 利用技術 ▼ サーバサイド・バックエンド開発 言語：Python (Django) データベース：Postgres ▼ フロントエンド開発 Web 言語：Typescript (React, Nextjs) Mobile 言語：Typescript (React native) ▼ インフラ・SRE クラウド：AWS, GCP CI/CD：Github action ▼ データ処理・分析 Google vertex AI, AWS sagemakerなど ■ 本ポジションのやりがい・魅力 ・最先端のAI領域（LLM/VLM/RAGなど）の運用基盤をゼロから構築できる ・大手企業や海外プロジェクトにおけるAI活用基盤に携われる ・データ収集〜学習〜推論まで一気通貫のパイプライン整備を主導できる ・スピード感あるスタートアップで裁量を持ちながら働ける ・AIサービスの信頼性を技術で担保するコアメンバーとして活躍可能 ■ 当社の挑戦について 「技術革新をリードする高品質なAIデータを産み出し続ける」ー これが私たちの掲げるミッションです。 AIモデルは年々高度化・多様化しており、それに伴い求められる学習データも膨大かつ高品質であることが求められます。 APTOは、スマホアプリやSaaSプラットフォームを通じて、企業とクラウドワーカー双方にとって「使いやすく、正確で、速い」データ収集・アノテーション体験を提供しています。 日本のみならず、アフリカ・東南アジア・欧州など海外との連携も進行しており、今後はRAG/LLM/VLMなど、次世代AI向けの指示データ作成や専門アノテーションにも注力していきます。

・Pythonを用いた機械学習モデル開発または運用経験 ・AWS/GCPなどクラウド環境でのインフラ設計・構築経験 ・Docker/Kubernetesを用いたコンテナ環境での開発・運用経験 ・CI/CDの設計・運用経験

・LLM/VLMなど大規模モデルの学習・推論基盤構築経験 ・Kubeflow, MLflow, AirflowなどMLOpsツールの利用経験 ・データパイプライン構築や分散処理基盤の開発経験 ・監視・モニタリング基盤の構築経験 ・スタートアップやSaaSでのMLOps実務経験 【求める人物像】

・AIモデルの社会実装に強い関心を持ち、運用基盤構築を楽しめる方 ・新しい技術やツールを積極的に取り入れられる学習意欲のある方 ・チームとの協働を重視し、主体的に課題解決へ動ける方 ・「AIを活用する企業の成長を支える」基盤作りにコミットできる方