Unityは、ゲーム、アプリケーション、没入感のあるリアルタイム3D体験の制作に使用されるツールとサービスを開発しています。プラットフォームには、クロスプラットフォームのコンテンツ制作向けUnity Engine、開発ワークフロー向けUnity Cloud、ユーザー獲得とゲームの収益化向けUnity Growが含まれます。Unityは、ゲーム分野のクリエイターやチームに加え、製造業などの企業分野にもサービスを提供し、グラフィックス技術、AI機能、開発者向けリソース、コミュニティサポート、専門トレーニングを組み合わせて、インタラクティブなアイデアの実用化を支援しています。
シニア機械学習インフラエンジニア
Unityで分散学習システム、データパイプライン、モデルサービング基盤を構築します。 ゲームや産業用途向けのゲームエンジンと3D制作プラットフォームを支えます。
仕事内容
- モデルの学習や実験に使うデータパイプラインと特徴量パイプラインを作成・保守する。
- 分散学習のインフラを構築し、改善する。
- ワークフローオーケストレーションツールを使って、多段階の機械学習パイプラインを運用する。
- モデルサービングとデプロイを支援し、学習済みモデルを確実に本番環境へ移行する。
- 監視、アラート、データセット検証、テストを通じて再現性と信頼性を高める。
- 設計から展開まで、マネージャーの担当範囲におけるプロジェクトを主導する。
- 通常と異なる、または一貫性のないパイプラインや学習の問題を診断し、繰り返し現れる傾向を改善につなげる。
- 短期的な納期に対応しながら、プラットフォーム全体の方向性を前進させる。
- 機械学習エンジニア、研究者、他チームのメンバーと連携する。
- 進捗やトレードオフをマネージャーやディレクターに伝える。
- 新しいツールや技術スタックの領域を学び、チームの優先事項の変化に対応する。
応募要件
- 本番環境で機械学習インフラ、データプラットフォーム、または分散システムを構築した経験。
- 高いPythonスキルと、データ集約型のワークロードを扱った経験。
- PyTorchなどの機械学習フレームワークや、RayまたはSparkなどの分散コンピューティングツールを実務で使用した経験。
- 学術研究以外の環境で、データパイプライン、モデル学習ワークフロー、または大規模データセットを扱った経験。
- 機械学習スタック全体にわたって業務を進め、未経験のツールやシステムを素早く習得できること。
- 曖昧または一貫性のない問題からパターンを見つけ、実用的な技術要件に落とし込む能力。
- 同僚、マネージャー、連携チームと協力して働ける、明確なコミュニケーション能力。
- コンピューターサイエンス、機械学習、システム、または関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験。
- 英語での会話と読み書きにおける業務上の熟達度。
- 歓迎：KubernetesおよびGCPやAWSなどのクラウドインフラの経験。
- 歓迎：PrometheusやGrafanaなどのオブザーバビリティツールの知識。
- 歓迎：AirflowやPrefectなどのワークフローオーケストレーションシステムの経験。
- 歓迎：Triton、KServe、Ray Serveなどのモデルサービングフレームワークの経験。
- 歓迎：データレイク、データウェアハウス、Kafkaなどのストリーミングシステムを含む大規模データプラットフォームに触れた経験。
- 歓迎：フィーチャーストアまたは実験プラットフォームの知識。
福利厚生
- 健康保険、生命保険、障害保険。
- 通勤補助。
- 従業員持株制度。
- 退職・年金制度。
- 休暇およびパーソナルデー。
- 育児休暇および家族介護支援制度。
- オフィスでの食事や軽食。
- メンタルヘルスとウェルビーイングに関する制度およびサポート。
- 従業員リソースグループ。
- グローバル従業員支援プログラム。
- 研修・能力開発プログラム。
- ボランティア活動および寄付のマッチング制度。
- 株式報酬。
- 年間の裁量ボーナスや販売コミッションなど、会社のインセンティブ制度への参加。
