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MLOpsエンジニア

株式会社ZOZO

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨534万⁩ 〜 ⁨1152万⁩
  • 会社従業員数 1,001名〜10,000名
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

仕事内容

期待すること（責任/権限） ■チームについて MLOpsチームでは、ML（Machine Learning）を活用したプロダクトを世に送り出すために必要となる、モデル開発以外のすべてのエンジニアリングを担当します。 ZOZOTOWN・WEARが抱えている課題に対して、MLを使ったソリューションの提案から、モデルのAPI開発やインフラ構築まで幅広い役割を担います。モデル開発を担当するMLエンジニアが優れたモデルを作ることに注力できるようサポートし、MLを使ったPoCプロジェクトでプロトタイプアプリケーションの開発を行います。 そして、さらに堅牢性や拡張性を考慮しながらそれらをプロダクションレベルまで昇華させつつ、安定的に運用しながらMLの付加価値をユーザーに届けることがミッションです。 ■職種について ZOZOTOWN・WEARの「探す」「買う」「届ける」「着こなす」の裏側にあるMLアプリケーションの開発・運用を支えていくポジションです。 MLエンジニアの研究を効率的に行うための実験環境の構築、コンピューティング処理の高速化、プロトタイプ開発などを行いながら、信頼性の高いサービスを提供できるように「自動化」「可用性」「セキュリティ」「パフォーマンス」「耐障害性」などを意識したクラウドインフラ基盤の構築・運用を行います。 チーム内外との連携も多く、システムを安定稼働させるための技術力だけではなく、様々な場面で起こる課題に対する高度な問題解決能力、業務遂行のためのコミュニケーション能力も必要とされます。 ■現状の課題と実現したいこと ZOZOグループが保有するビッグデータの活用および、ZOZOMAT/ZOZOSUITをはじめとした技術革新の加速により、ZOZOTOWNやWEARなど既存事業の拡大とテクノロジードリブンな新規事業の創造を行うことが求められる中、MLOpsチームでは特にデータやAIの力で事業に貢献します。 ZOZOTOWNやWEARに対して、MLを活用した新しい機能を継続的に素早くリリースするためには、土台となるML基盤が重要であり、MLOpsチームではML基盤の設計・構築を推進しています。様々なMLのプロダクトに対して、一貫して安定したサービスの提供を目指します。 業務内容 ■具体的な業務例 MLエンジニアの研究サポートおよび研究結果をZOZOTOWNやWEARに組み込むためのエンジニアリング全般、加えてML案件の基盤整備を行っていただきます。 ・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装 ・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ・サービス監視設計/運用 ・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・MLアプリケーションPoCのプロトタイプ開発 ■利用技術 ・開発言語：Python / Java / Go / Bash ・Google Cloud：Google Kubernetes Engine（GKE） / BigQuery / Vertex AI / Anthos Service Mesh / Cloud Run など ・コンテナ技術：Docker / Kubernetes ・構成管理：Terraform ・CI/CD：GitHub Actions / Argo CD / Argo Rollouts ・監視：Datadog / Cloud Monitoring / Sentry / PagerDuty ・ワークフロー：Kubeflow Pipelines（Vertex AI Pipelines）/ Apache Airflow（Cloud Composer） ・機械学習ライブラリ：PyTorch / TensorFlow など ■参考資料 会社説明資料 【TECH BLOG】WEAR関連コーデレコメンドプロジェクトへのVertex AI Vector Search導入と実践 【TECH BLOG】Kubernetes Event-driven Autoscaling（KEDA）で実現する夜間・休日のインフラコスト削減 【TECH BLOG】Four Keysを活用してチームの開発生産性を改善した時のふりかえりの考え方と手法を紹介します 【TECH BLOG】Go製CLIツールGatling Commanderによる負荷試験実施の自動化 【TECH BLOG】MLOpsマルチテナントクラスタへのArgo CDの導入と運用 【TECH BLOG】Knative Servingを用いて多数の開発環境APIを低コストで構築する 【TECH BLOG】Kubeflow PipelinesからVertex Pipelinesへの移行による運用コスト削減 【T

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