【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

・Pythonを用いたプログラミング経験 ・gitを利用したバージョン管理経験 ・コンテナ技術の利用経験（Docker など） ・機械学習モデルの開発経験（画像や自然言語処理など） ・MLOpsツールの利用経験（MLflow, wandb など）

・機械学習コンテストでの入賞経験（Kaggle, SIGNATE など） ・Docker Compose や Kubernetes によるコンテナ運用経験 ・機械学習を利用したアプリケーションの高速化経験 ・クラウドプラットフォームの利用経験（AWS, GCP, Azure など） ・MLOpsの構築や運用の経験

・積極的な発言によりチーム開発に貢献できる方 ・担当および関連プロジェクトを自発的に推進できる方