MLプラットフォーム担当バックエンドエンジニア

デジタルバンクおよびグループ会社のFintechプロダクトで利用する、与信マイクロサービスのアプリケーション層を担当するバックエンドエンジニアです。Databricksの集計データ、Amazon SageMakerのモデルエンドポイント、アプリケーション内の与信ロジックを組み合わせ、プロダクト側へ与信情報を提供します。機械学習モデルの不確実な出力を、金融サービスが利用できる一貫したAPIの挙動へ変換する役割です。

主な業務は、数千万ユーザー規模を想定した高性能・低遅延マイクロサービスのアーキテクチャ設計と実装です。サービス境界やデータの所有範囲を定め、OpenAPIスキーマ、エラーコード、バージョニング、後方互換性を含むAPI契約を設計します。デジタルバンクやグループ会社の関係者と要件を整理し、仕様変更のプロセスも運用します。

SageMakerのモデルエンドポイントを呼び出すクライアント設計、レイテンシ予算の配分、タイムアウト、リトライ、サーキットブレーカー、フォールバックの設計も担当します。与信額の算出ロジックでは、境界値や異常系、冪等性を考慮し、入力データ、モデルバージョン、ロジックを結び付けた再現性と監査証跡を設計します。S3の集計データについては、読み込み方法、鮮度、切り替えの整合性、キャッシュ、非同期・並列処理による効率化を検討します。

品質面では、ユニットテスト、契約テスト、負荷テスト、モデル変更時の回帰検証、構造化ロギング、トレーサビリティ、SLIを踏まえた計装を整備します。アーキテクチャ選定、コードレビュー、開発プロセスの改善と標準化を技術面から牽引します。少人数のスクラムチームで自律的に動き、SRE・インフラエンジニア、機械学習エンジニア、社内外の関係者と協業します。

応募には、PythonなどによるWeb APIまたはマイクロサービスの設計・開発・運用を含む、目安5年以上のソフトウェアエンジニアリング経験が求められます。高トラフィック・低遅延アプリケーション、外部システム連携の契約設計と障害設計、自動テストを前提とした品質管理、AWS上でのアプリケーション開発、CI/CDやコンテナ環境を前提とした設計経験も必要です。SRE、インフラ、機械学習の担当者と技術的に議論し、関係者と仕様や意思決定を進める力が求められます。

歓迎される経験は、MLOps、S3・Glue・Databricksなどのデータ基盤、Terraform、金融・与信・決済領域、mTLS・OAuth・JWTを含むセキュリティ要件、テックリードまたはスクラムマスター、AIを活用した開発です。技術環境はPython、FastAPI、Amazon API Gateway、AWS ECS Fargate、S3、CloudWatch、Amazon SageMaker、GitHub Actions、Docker、Terraform、Databricks、AWS Glue、Claude Code、Slack、Notionです。

雇用形態は正社員で、勤務地は東京都港区です。ハイブリッドワークで、原則週2日の出社が必要、週3日以上の出社が推奨されています。基本勤務時間は9:30〜18:30、休憩60分で、専門業務型裁量労働制が適用される場合があります。年収は7,008,000円から11,004,000円で、評価により半期ごとの賞与が支給される場合があります。試用期間は入社日から3か月です。日本語はビジネスレベル以上、英語はTOEIC700点相当以上のビジネス基礎レベルが求められます。社会保険、住宅関連手当、休暇、確定拠出年金、持株会、書籍購入補助、健康診断、カンファレンス参加支援などがあります。