Parser
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Parserは2018年設立のテクノロジーソリューションおよびコンサルティング企業です。人工知能、データ、ソフトウェアエンジニアリングを活用し、組織が抱える複雑なビジネス課題の解決を支援しています。カスタムソフトウェア開発、AIとデータの活用、プロダクトデザイン、デジタルトランスフォーメーションに関するコンサルティングなど、幅広いサービスを提供しています。Parserはテクノロジー分野のリーダーと協力し、エンジニアリングの専門知識と実践的なイノベーション、長期的な顧客パートナーシップを重視しながら、それぞれの目標に合わせた柔軟なソリューションを形にしています。

シニアバックエンドエンジニア、MLOps

世界有数の旅行業界企業向けに、データパイプライン、モデルデプロイ、リアルタイム機械学習システムを含む、拡張性の高い MLOps インフラを構築します。 スペインにある Parser のハイブリッドチームに参加します。

仕事内容

  • 機械学習のトレーニング、デプロイ、バッチまたはリアルタイムのサービングに対応する、拡張性の高いインフラを開発します。
  • 大規模処理と特徴量エンジニアリングのためのデータパイプラインを構築、保守します。
  • 計算リソースの使用を最適化し、ML システム全体のモデルサービング性能を向上させます。
  • ML システムの監視、ログ記録、アラートを設定します。
  • CI/CD パイプラインを含む、ML 運用の実践づくりを支援します。
  • データサイエンティストと連携し、モデルを開発環境から本番環境へ移行します。
  • 新しい技術を評価し、統合します。
  • メンタリングを通じてジュニアエンジニアを支援します。
  • さまざまな関係者に技術的な解決策を説明します。

応募要件

  • コンピューターサイエンス、ソフトウェア工学、または関連する技術分野の学士号または修士号。
  • ソフトウェア、データ、または機械学習エンジニア職で、通常 6~7 年の経験。
  • 優れた問題解決能力。
  • Java の高い習熟度。Python の知識があれば尚可。
  • 機械学習アルゴリズムとモデルアーキテクチャの理解。
  • 拡張性と信頼性に優れた機械学習システムの開発経験。
  • AWS などのクラウドプラットフォームを使用した経験。
  • Docker またはその他のコンテナ化技術の使用経験。
  • Spark や Kafka などの拡張性の高いデータシステムの使用経験。
  • GitHub Actions などの CI/CD ツールに関する知識。
  • MLflow などのモデルサービング技術に関する知識。
  • チームを越えて効果的に協働できること。

福利厚生

  • 知識共有と継続的な学習を大切にする、協力的で親しみやすいチーム。
  • 行動を重視する職場文化。
  • Java、Python、AWS、Docker、Kafka、Spark、MLflow などの技術を使い、リアルタイムシステム向けの MLOps と機械学習インフラを構築する機会。

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