シニアバックエンドソフトウェアエンジニア、AIプラットフォーム — inDrive
inDriveの機械学習プラットフォーム向けにGoとPythonのサービスを構築し、本番モデルとMLOpsツールを支えます。 48か国のシステムにサービスを提供する、可観測性を備えた高負荷インフラの運用を支援します。
仕事内容
- 機械学習プラットフォーム向けのGoとPythonによるバックエンドサービスおよび内部ツールを構築・運用します。
- 本番サービスのリリース、監視、オンコール対応を担当します。
- プラットフォーム機能を調査・設計し、重要な技術的トレードオフを記録します。
- モデルサービング、自動スケーリング、データ収集のためのデプロイツールとSDKを開発します。
- 同期・非同期通信を通じて、機械学習サービスをバックエンドシステムに接続します。
- データサイエンティストやMLエンジニアと連携し、モデルとパイプラインのCI/CD、監視、性能指標に取り組みます。
- メトリクス、ログ、ダッシュボード、トレース、アラート、ランブックによるエンドツーエンドの可観測性を実現します。
- レビュー済みのプルリクエストを用い、TerraformとTerragruntでインフラをコードとして管理します。
- コードレビューと設計レビューに参加し、エンジニアを指導するとともに、AI生成の変更も他の貢献と同じ基準で評価します。
- データサイエンス、ML、ソフトウェア、データエンジニアリングの各チームと協業します。
応募要件
- 商用バックエンドエンジニアリングの経験が5年以上あり、高負荷システムに携わった経験があること。
- Goの高度な機能を含む、本番環境での豊富な経験。
- データ処理やサービス開発におけるPythonの習熟。
- スキーマ設計、インデックス、クエリ最適化、レプリケーション、パーティショニングを含む高度なSQLスキル。
- Redisまたは同等のキー・バリューストアの使用経験。
- 信頼性を重視したHTTP、gRPC、Kafka、RabbitMQの経験。
- DockerとCI/CDパイプラインの経験、およびKubernetesの実務知識。
- コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、ID・アクセス管理など、AWSまたはGoogle Cloudの主要サービスに関する経験。
- データ準備、モデル性能指標、非機能要件、概念ドリフトを含む機械学習ライフサイクルの理解。
- scikit-learn、PyTorch、TensorFlowのいずれかに関する知識。
- メトリクス、ログ、ダッシュボード、トレース、アラート、ランブックを含む可観測性システムの設計・運用経験。
- Prometheus、Grafana、ELKまたは類似ツールの使用経験。
- Gitのワークフロー、コードレビュー、Linuxコマンドライン、およびTCP/IP、DNS、VPC、ロードバランサーなどネットワークの基礎知識。
- データサイエンティスト、プロダクトオーナー、オンコールエンジニアに技術的トレードオフを明確に説明できること。
- あると望ましい経験：Databricks、SageMaker、Kubeflow、MLflow、AirflowなどのMLOpsツール、GPUまたはLLM推論、AIコーディングエージェント、新興市場、またはInfrastructure as Codeツール。
福利厚生
- 世界規模で働けます。本番モデルが世界中の車両群にサービスを提供し、相応のGPU予算とLLMワークロードを扱います。
- バックエンドエンジニアがMLOpsへ成長できる機会があり、プラットフォーム側からの指導も受けられます。
- メンタリング、キャリア相談、学習プログラムを通じて専門スキルを伸ばせます。
- Global Talent Exchange Programに参加し、国際的な経験を積めます。
- 全社的なチャレンジ、表彰、スポーツ、従業員主導の社会貢献活動やボランティアに参加できます。
- 会社が費用を一部負担する語学講座や社内スピーキングクラブを利用できます。
- 福利厚生は勤務地によって異なる場合があります。