MLOpsエンジニア

医療・ヘルスケアに関する多様なデータへ機械学習を活用し、新しい価値を生み出すMLOpsエンジニアの募集です。保険会社やヘルスケア企業に向けたデータ解析コンサルティング、予測モデルの構築、サービス提供を行います。また、事業部やグループ会社が提供するサービスについて、機械学習を用いて価値を高める取り組みも担当します。

問題設定から社会実装までを自律的に進め、データ分析の専門家としてプロジェクトを主体的に推進することが期待されます。大規模な医療データベースの分析、新しいデータサイエンス・機械学習サービスの開発と運用、医療・ヘルスケア領域の知識、統計学および機械学習の実務経験を得られる業務です。データはクレンジング処理後にRDBで管理されており、分析とモデル開発に注力できる環境とされています。

必須条件は、論理的思考力、Git FlowやGitHub FlowなどのGitブランチ戦略に沿ったチーム開発経験、非機能要件を考慮した外部向けAPIサービスの設計・開発・運用経験です。PaaSまたはFaaSを利用した設計・開発・運用経験、DevOps原則に基づくIaCとCI/CDの活用経験も求められます。ログ収集や性能監視など、運用面の経験も対象となります。

MLOpsによるプロダクションサービスの提供と継続改善、論文で提案された機械学習モデルや手法の実装、Kaggleなどの分析コンペティションでの入賞経験は歓迎されます。ヘルスケアに特化したデータサイエンスや機械学習モデル開発、医学研究向けの生物統計または臨床知識も歓迎条件です。口頭・記述双方のコミュニケーション力、新しいことへの関心、自己研鑽への意識も重視されています。

開発環境はPython、SQL、Amazon SageMaker、AWS Fargate（ECS）、AWS Lambda、AWS Athena、Amazon Redshift Serverless、Amazon DynamoDB、Vertica、Terraform、GitHub Actions、AWS CodeBuildです。生成AIツールとしてGemini Advanced、NotebookLM、ChatGPT Plus、GitHub Copilotなど、コラボレーションツールとしてSlack、Backlog、Confluence、Google Workspace、GitHub Enterpriseが記載されています。WindowsのノートPCと計算用デスクトップ、またはMacBook Proが支給されます。

雇用形態は正社員です。給与は月給制で非公開、経験・能力を考慮して会社規定により決定されます。試用期間は入社日から3か月で、必要に応じて最長3か月延長される場合があります。期間中の条件は同じで、残業代は別途支給されます。勤務地は東京都港区芝大門の東京オフィスです。フレックスタイム制で、コアタイムは11時から15時、標準労働時間は1日8時間、休憩は60分です。残業は月10～20時間程度とされています。社会保険、月額15万円を上限とする通勤手当、企業型確定拠出年金、各種休暇制度、従業員持株会などの制度があります。