MLOps

大規模言語モデル（LLM）の本番環境へのデプロイ、最適化、監視を中心的に担当します。スケーラブルなパイプラインの構築と保守、低レイテンシの推論の確保、モニタリングと観測性に関するベストプラクティスの実装を行います。Hugging FaceやMLFlowなどの最先端ツールを活用し、モデルの微調整と堅牢なAIソリューションへの統合を推進します。具体的には、モデルのデプロイメント管理、自動化されたデプロイメントプロセス、本番モデルの性能追跡、クラウドインフラストラクチャの最適化、AIエンジニアやデータサイエンティストとの密接な協働を通じて、会話型コマースプラットフォームにおけるAIモデルの効率的な運用を支援します。

・5年以上のMLOps、DevOps、または関連分野での経験 ・Hugging Face、MLFlow、コンテナ技術（Docker、Kubernetes）の実践経験 ・クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）とインフラストラクチャ・アズ・コード（Terraform）の強い経験 ・推論レイテンシの削減とAIインフラストラクチャの最適化の実務経験 ・Pythonの習熟 ・TensorFlow、PyTorch、関連フレームワークの経験 ・CI/CDパイプライン、バージョン管理（Git）、オーケストレーションツールの専門知識

・生成AI、プロンプトエンジニアリング、大規模モデルのデプロイメントへの精通 ・技術的概念を非技術的な関係者に翻訳できるコミュニケーション能力 ・継続的学習とイノベーションへの積極的なアプローチ