シニアソフトウェアエンジニア、機械学習プラットフォーム(インド・リモート)
インドから、Oportunの金融サービス製品を支える信頼性の高い機械学習プラットフォームを構築します。スケーラブルなML基盤、プロダクション運用、部門横断の技術イニシアチブをリードします。
仕事内容
- 機械学習ライフサイクル全体にわたる高度なプラットフォーム機能の設計、提供、デプロイ、運用を担う
- モデルサービング、特徴量計算、データ検証、ワークフローオーケストレーション、監視、プロダクションサポートのためのスケーラブルなソリューションを構築する
- MLシステムの信頼性、スケーラビリティ、可観測性、運用準備性を高める再利用可能なプラットフォームコンポーネント、エンジニアリング標準、自動化を開発する
- データサイエンス、プロダクト、リスク、不正対策、エンジニアリングと協働し、曖昧なビジネスニーズを効果的な技術ソリューションに変換する
- 大規模な技術イニシアチブを構想から完遂まで推進し、複雑な本番障害の調査をリードする
- 要件を定義し、アーキテクチャを導き、安全にリリースし、成果を評価し、持続的な是正策を提供する
- コードレビューと設計レビュー、実践的なメンタリング、ペアリング、プラットフォーム戦略への貢献を通じて、エンジニアリングの卓越性を高める
- AIツールを適切に活用して反復作業を減らし、より迅速で質の高い意思決定を支援する
応募要件
- 本番ソフトウェアシステムの構築および運用における5年以上の実務経験
- 高度なPythonプログラミング能力
- API設計、分散システム、サービスアーキテクチャ、テスト、ソフトウェア設計の基本原則に関する深い知識
- 信頼性とスケーラビリティに優れたクラウドネイティブまたはデータ集約型システムの設計・運用経験
- MLプラットフォーム、モデルサービング、特徴量エンジニアリング、データプラットフォーム、MLOps、または関連技術の経験
- SQL、データベース、キャッシュ、および分散システムにおけるデータやリクエストのトレーシングに関する実践知識
- 特徴量エンジニアリング、トレーニング、評価、デプロイ、サービング、監視、ガバナンスを含むMLライフサイクルの理解
- Docker、Kubernetes、CI/CD、Gitベースの開発、本番可観測性の経験
- 技術的な選択肢を評価し、推奨事項、トレードオフ、リスク、依存関係を明確に伝える能力
- エンジニアをメンタリングし、開発プラクティスを強化し、技術的な影響力でリードし、エンジニアリング業務をメンバー、ビジネス、プロダクト、運用上の成果につなげる能力
- AIツールを試し、学び続ける意欲
- AWS、Databricks、MLflow、SageMaker、SparkまたはPySpark、Kafka、またはストリーミング技術の経験があれば尚可
- 特徴量プラットフォーム、モデルサービングシステム、ワークフローオーケストレーションプラットフォーム、または社内開発者プラットフォームの構築経験があれば尚可
- モデル、データ、特徴量、レイテンシー、信頼性、コストの指標監視に関する知識、および規制対象または金融サービス環境で機密データを扱った経験があれば尚可
- Pythonに加えてJavaまたはその他のバックエンド言語を使用した経験、およびChatGPTやCopilotなどのAIツールに関する知識があれば尚可
福利厚生
- 医療、歯科、眼科保険
- 積立基金
- 生命保険および傷害保険
- インターネット手当
- 燃料手当
- 食事手当
- 電話手当
- 心身、経済、キャリアのウェルビーイングを支援する競争力のある報酬・福利厚生パッケージ
