MLOpsエンジニア
株式会社LayerX
- AWS
- 機械学習
- GCP
- Machine Learning
- Docker
- Terraform
- TypeScript
- MySQL
- React
- データベース
- MLOps
- SaaS
- Datadog
- Node.js
- インフラ
- Redis
- データ基盤
- DynamoDB
- ミドルウェア
- Notion
- フロントエンド
- Middleware
- バックエンド
- 品質保証
- Data Infrastructure
- FinTech
- Vue
- Frontend
- Backend
- Product quality assurance
- OpenSearch
- Autify
- プロビジョニングツール
- バックログ管理
- Data Processing Tool
- Backend management
- Programming Tool
- DE&I Policy
-
101名〜1,000名
■会社情報
LayerXは、SaaS+Fintechスタートアップで、支出管理サービス「バクラク」を中心に、デジタルネイティブなアセットマネジメント会社を目指す合弁会社「三井物産デジタル・アセットマネジメント」、プライバシー保護技術「Anonify」で組織横断のデータ利活用を目指すPrivacyTech事業などを開発・運営しています。■仕事内容
MLOpsエンジニアとして、機械学習に関連するオペレーションの改善やデータ基盤の構築、モデルの効果検証、OCRコア部分の開発など幅広い業務に携わります。また、サービス全体の技術選択やアーキテクチャ設計・構築をリードし、チームを率いてプロジェクトを推進する経験が求められます。■募集概要
MLOpsエンジニアとして、SaaS+Fintech領域における圧倒的に使いやすいプロダクトを届けるために、以下の業務を担当します。体験を向上する機能の開発や運用、継続的モデル改善のためのデータ基盤の構築およびデータ整形、特徴量エンジニアリングといった前処理、認識精度の効果検証および精度のモニタリング、文字列検出、文字認識、自然言語処理などを活用したOCRコア部分の開発、推薦や自然言語処理などを活用した「手入力ゼロの業務処理」を支える機能の開発、決済システムを支える機能の開発などの業務を行います。また、技術選択やアーキテクチャ設計・構築、プロダクト全体設計、商用サービスのバックエンドAPIの設計、DB設計、大規模サービスのインフラ設計、運用、構築などの経験が求められます。さらに、チーム間で垣根を作らず、顧客に価値を届けるために自チームのみならずプロダクト、マーケ、セールス、CSチームと共に結果責任を共有し、積極的に技術や知識を身につけ、顧客の声を聴き、フィードバックを積極的に行う姿勢が求められます。すべての情報を見るには
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株式会社LabBase（ラボベース）
創業2年半で東証マザーズに上場したGunosyの元CEO福島氏が全ての経済活動のデジタル化を目指し創業。CTOは同じく元GunosyCTO松本氏。各方面から優秀な人材が集まっている