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インフラエンジニア(MLOps)の求人・転職情報

該当求人数 17 件

1~17件を表示

JAPAN AI株式会社

NEW

【JAPAN AI】Software Enginner, AI Platform / Japanese

Software Enginner, AI Platform / Japanese

900～1,600万円

macOS

Docker

MLOps

Confluence

React

Microsoft Azure

正社員

東京都新宿区

バックエンドサービス・プラットフォーム構築 AI プラットフォームのバックエンドサービスの設計・実装・運用 Kubernetes クラスタの設計・構築・運用クラウドインフラ (GCP) のアーキテクチャ設計・最適化 IaC (Terraform) によるインフラのコード化・自動化コスト / 性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理、GPU 管理) 観測性・ガバナンス観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) の設計・整備 AI エージェント特有のトレーシング (推論リクエストの追跡、ツール呼び出しの可視化) データアクセス・権限管理基盤の構築セキュリティ要件への対応 SRE・信頼性プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 SLI / SLO の設計・運用オンコール、インシデント対応、ポストモーテムインシデント MTTR の継続的改善開発者体験の向上 CI/CDパイプラインの構築・改善開発環境・ステージング環境の整備社内エンジニア向けのインフラドキュメント整備【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: 推論パイプラインのバックエンドサービス最適化推論リクエストの急増に伴い、バックエンドサービスのレイテンシが悪化。リクエストパターンを分析し、キャッシュ戦略の再設計とバックエンドサービスの非同期処理化を実装。 P95 レイテンシを 40% 改善しつつ、推論コストを 20% 削減。 ● シナリオ 2: エージェントトレーシング基盤の構築 AI エージェントの障害原因特定に時間がかかっている課題を解決するため、OpenTelemetry ベースのトレーシング基盤を設計・実装。推論リクエスト → ツール呼び出し → 外部 API 連携の一連のフローを可視化し、MTTR を 50% 短縮。 ● シナリオ 3: マルチテナント環境のコスト最適化約 200 社の顧客が同時利用するマルチテナント環境で、テナントごとのリソース消費を可視化するダッシュボードを構築。利用パターンに基づくリソース配分の最適化により、インフラコスト ($/リクエスト) を 15% 改善。 ●ミッション「企業の脳」が 24時間 365日止まらない世界を支える AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための共通基盤 — バックエンドサービス、実行環境、観測性、ガバナンスを設計・構築・運用し、プラットフォーム全体の信頼性とコスト効率を最大化する。 ●期待する役割について Software Engineer (AI Platform) として、バックエンドエンジニアリングの力で AI プラットフォーム全体の信頼性・パフォーマンス・コスト効率を支えていただきます。バックエンドサービスの設計・実装・運用を担いながら、Kubernetes クラスタやクラウドインフラの最適化にも取り組む観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) を設計・整備し、AI エージェント特有の障害を迅速に検出・解決する推論コスト・インフラコストの最適化により、ビジネスインパクトに直結する改善を実現する SLI / SLO の設計・運用、オンコール、インシデント対応を通じて稼働率 99.9% を維持する CI/CD パイプラインの構築・改善、開発環境の整備を通じて社内エンジニアの開発者体験を向上させる ●成果責任 (KR/メトリクス) プラットフォーム稼働率 ≥ 99.9% エージェント実行レイテンシ P95/P99 インフラコスト効率 ($/リクエスト) 開発者体験スコア (社内NPS) インシデント MTTR ≤ 目標値 ●チーム体制約120名が開発組織に在籍しています。 AI Platform Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク密接に連携する役割: Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤の設計・実装 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI QA Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

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【JAPAN AI】Software Enginner, AI Platform / Japanese

Software Enginner, AI Platform / Japanese

正社員

900～1,600万円

東京都新宿区

macOS

Docker

MLOps

Confluence

React

Microsoft Azure

JAPAN AI株式会社

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株式会社本田技術研究所

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【1869】_HG_【大阪勤務】AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

590～1,090万円

CSS

HTML

MLOps

Oracle

自然言語処理

Java

正社員

大阪府大阪市

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

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【1869】_HG_【大阪勤務】AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

正社員

590～1,090万円

大阪府大阪市

CSS

HTML

MLOps

Oracle

自然言語処理

Java

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

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【1864】_HG_【東京勤務】AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

590～1,090万円

CSS

HTML

MLOps

Oracle

自然言語処理

Java

正社員

東京都港区

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【1864】_HG_【東京勤務】AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

正社員

590～1,090万円

東京都港区

CSS

HTML

MLOps

Oracle

自然言語処理

Java

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

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【305】_TE_【大宮勤務】MLOps/ソフトウェアエンジニア ※自動運転・運転支援領域

MLOps/ソフトウェアエンジニア ※自動運転・運転支援領域

590～1,090万円

AWS

PyTorch

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

正社員

埼玉県さいたま市

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。・データ収集戦略の検討と実行・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発・AI学習/評価環境の開発・運用・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

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【305】_TE_【大宮勤務】MLOps/ソフトウェアエンジニア ※自動運転・運転支援領域

MLOps/ソフトウェアエンジニア ※自動運転・運転支援領域

正社員

590～1,090万円

埼玉県さいたま市

AWS

PyTorch

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

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【M_18】【796】_TE_※管理職※【東京勤務】四輪向けコネクティッド・データプラットフォームエンジニア(SDV領域横断)

四輪向けコネクティッド・データプラットフォームエンジニア(SDV領域横断)

1,290～2,350万円

JIRA

Jenkins

生成AI・LLM

Python

C言語

JavaScript

正社員

東京都港区

【具体的には】車載から集めたデータを簡単にソフトウェアエンジニアが扱える状態にする”データプラットフォームの開発”及び組織マネジメント ●データ収集、処理、保存のためのインフラストラクチャーの設計と実装 ●データの可視化およびアクセス制御機能の開発 ●データのリアルタイム処理および分析機能の統合 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker

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【M_18】【796】_TE_※管理職※【東京勤務】四輪向けコネクティッド・データプラットフォームエンジニア(SDV領域横断)

四輪向けコネクティッド・データプラットフォームエンジニア(SDV領域横断)

正社員

1,290～2,350万円

東京都港区

JIRA

Jenkins

生成AI・LLM

Python

C言語

JavaScript

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

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【1488】_TE_【東京勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

Hondaクラウド基盤開発エンジニア

590～1,090万円

C言語

GitHub

GitHub Actions

Kubernetes

Microsoft Azure

JavaScript

正社員

東京都港区

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ● プロセス革新の仕組みづくりクラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ● クラウドと車載開発の橋渡し組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ● 最新技術の導入・実装生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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【1488】_TE_【東京勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

Hondaクラウド基盤開発エンジニア

正社員

590～1,090万円

東京都港区

C言語

GitHub

GitHub Actions

Kubernetes

Microsoft Azure

JavaScript

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

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【1485】_TE_【栃木勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

クラウド基盤開発エンジニア

590～1,090万円

Shell

C++

GitLab

Datadog

Docker

MLOps

正社員

栃木県芳賀郡芳賀町

【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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【1485】_TE_【栃木勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

クラウド基盤開発エンジニア

正社員

590～1,090万円

栃木県芳賀郡芳賀町

Shell

C++

GitLab

Datadog

Docker

MLOps

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

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【1501】_TE_【名古屋勤務】Honda SDV開発における生成AI活用エンジニア

Honda SDV開発における生成AI活用エンジニア

590～1,090万円

Shell

C++

Docker

MLOps

Confluence

JavaScript

正社員

愛知県名古屋市

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

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【1501】_TE_【名古屋勤務】Honda SDV開発における生成AI活用エンジニア

Honda SDV開発における生成AI活用エンジニア

正社員

590～1,090万円

愛知県名古屋市

Shell

C++

Docker

MLOps

Confluence

JavaScript

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

NEW

【1490】_TE_【大阪勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

590～1,090万円

Shell

C++

GitLab

Datadog

Docker

MLOps

正社員

大阪府大阪市

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【1490】_TE_【大阪勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

正社員

590～1,090万円

大阪府大阪市

Shell

C++

GitLab

Datadog

Docker

MLOps

株式会社本田技術研究所

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株式会社本田技術研究所

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【1489】_TE_【名古屋勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

Hondaクラウド基盤開発エンジニア

590～1,090万円

Shell

C++

GitLab

Datadog

Docker

MLOps

正社員

愛知県名古屋市

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【1489】_TE_【名古屋勤務】Hondaクラウド基盤開発エンジニア募集 ─ 製品開発経験を活かし、次世代モビリティを支える基盤作り

Hondaクラウド基盤開発エンジニア

正社員

590～1,090万円

愛知県名古屋市

Shell

C++

GitLab

Datadog

Docker

MLOps

株式会社本田技術研究所

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株式会社Sun Asterisk

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【中途】クラウドエンジニア

クラウドエンジニア

605～1,000万円

Terraform

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Linux

Microsoft Azure

MLOps

正社員

東京都千代田区

●顧客向けシステム開発における、インフラ設計・構築業務・インフラ設計/構築（クラウドへのリプレイスなどを含む）・既存システムの耐障害性、可用性、パフォーマンスの引き上げ・各種オペレーション自動化スクリプトの設計・開発・各種監視システムの構築または設定 ※ツールの活用・Redmine, JIRA, Backlogなどのプロジェクト管理ツールを活用した開発プロセス管理。・GitHubを活用したソースコードレビュー。・CI/CDツールを用いた継続的インテグレーション/デリバリ。・zoom.us, slackやChatworkを用いてグローバルチームでのコミュニケーション実施。 ●Azure Virtual Desktop を利用したセキュアな VDI (Virtual Desktop Infrastructure) 環境の構築 ●Terraform や CloudFormation 等の自動構築・管理ツールを利用して継続的に Web サービス等のインフラ基盤を管理 ●VM やオンプレミス環境で稼働している社内業務向けシステムを移行ツールをもちいての AWS もしくは Azure 環境へ移行 ●オンプレミス等にあるファイルサーバーのデータをクラウド環境へ移行【プロジェクト事例】 ●Azure Virtual Desktop を利用したセキュアな VDI (Virtual Desktop Infrastructure) 環境の構築 ●Terraform や CloudFormation 等の自動構築・管理ツールを利用して継続的に Web サービス等のインフラ基盤を管理 ●VM やオンプレミス環境で稼働している社内業務向けシステムを移行ツールをもちいての AWS もしくは Azure 環境へ移行 ●オンプレミス等にあるファイルサーバーのデータをクラウド環境へ移行

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【中途】クラウドエンジニア

クラウドエンジニア

正社員

605～1,000万円

東京都千代田区

Terraform

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Linux

Microsoft Azure

MLOps

株式会社Sun Asterisk

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株式会社 Laboro.AI

NEW

MLOpsエンジニア

800～1,200万円

Terraform

CircleCI

Ansible

Jenkins

機械学習

MLOps

正社員

東京都中央区

クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。 ①データ基盤の整備(ETLパイプライン) ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。 ②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。 ③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン) 開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。 OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。 ●業務の変更範囲:なし

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MLOpsエンジニア

正社員

800～1,200万円

東京都中央区

Terraform

CircleCI

Ansible

Jenkins

機械学習

MLOps

株式会社 Laboro.AI

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株式会社ABEJA

NEW

プラットフォームグループ:ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニア

600～800万円

PostgreSQL

MLOps

React

自然言語処理

Kubernetes

AWS Lambda

正社員

東京都港区

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施・以下一例、スキルに応じて・LLM/生成AIに関する技術検証・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用【変更の範囲】会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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プラットフォームグループ:ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニア

正社員

600～800万円

東京都港区

PostgreSQL

MLOps

React

自然言語処理

Kubernetes

AWS Lambda

株式会社ABEJA

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株式会社FLUX

a_DX015 クラウドアーキテクト・クラウドエンジニア

クラウドアーキテクト・クラウドエンジニア

800～2,000万円

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI・LLM

正社員

東京都港区

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。クラウドネイティブな技術選定から、ビジネス要件に基づいたプラットフォーム設計、さらには自ら手を動かしてのシステム構築・デリバリーまでを一気痛感で主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションになります。・エンタープライズにおける顧客のビジネス課題に基づいたクラウド戦略立案、アーキテクチャ策定、ビジネスケース・ロードマップ策定・AWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを用いた、スケーラビリティと堅牢性を両立するシステム全体のアーキテクチャ設計および実構築・データサイエンティストやアプリケーションエンジニアと連携した、LLM活用プラットーフォーム、バックエンド基盤、AIモデルの実装基盤(MLOps)の設計・プロトタイプ構築・本番導入支援 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

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a_DX015 クラウドアーキテクト・クラウドエンジニア

クラウドアーキテクト・クラウドエンジニア

正社員

800～2,000万円

東京都港区

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI・LLM

株式会社FLUX

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株式会社クラウドワークスコンサルティング

【スペシャリスト】AIインフラ・基盤エンジニア

スペシャリスト

600～1,000万円

機械学習

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

正社員

東京都港区

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。【具体的なプロジェクト例】 MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装.

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【スペシャリスト】AIインフラ・基盤エンジニア

スペシャリスト

正社員

600～1,000万円

東京都港区

機械学習

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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株式会社NTTデータ

【TC＆S】Teradataを活用したデータ基盤構築/活用支援<1102>

データエンジニア／クラウドエンジニア／PM

550～1,350万円

AWS

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Snowflake

Amazon Redshift

正社員

勤務地未定

お客様企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、Teradata Vantageを活用したデータ活用基盤のデータエンジニア／クラウドエンジニア／PMとして、データ活用基盤の開発やお客様企業のデータ利活用の促進業務を実施します。 ●業務例基本的にTeradata Vantageの活用を前提とし、またその他データ活用基盤に必要な様々な周辺製品/技術（クラウド各サービス、BI製品等）も活用して、以下のような業務を行います。・データ利用部門との課題定義および要件整理・データ活用基盤の設計・開発・データ活用基盤上のデータモデル設計・開発・データ加工処理（ETL・ELT）の設計・開発・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発・AIモデルの継続的なデリバリー（MLOps）を考慮した環境の設計・開発・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング

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【TC＆S】Teradataを活用したデータ基盤構築/活用支援<1102>

データエンジニア／クラウドエンジニア／PM

正社員

550～1,350万円

勤務地未定

AWS

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Snowflake

Amazon Redshift

株式会社NTTデータ

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株式会社NTTデータ

【公共】クラウド・AI・コンテナからオンプレまで挑める環境!知財・司法法務分野のデジタルガバメントを支える大規模～中小規模システムのアーキテクチャ策定から実装を担うインフラエンジニア募集!<560>

インフラエンジニア

700～1,050万円

AWS

機械学習

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Microsoft Azure

MLOps

正社員

東京都千代田区

本ポストでは、公共分野(知的財産・司法法務)を中心とした大規模～中小規模システムのITインフラを設計・構築するインフラエンジニアとしてご活躍いただきます。クラウド・AI・コンテナ・オンプレミスなど幅広い技術を活用し、最適な基盤を提案・実現することが主なミッションです。ご入社後は、ご本人の経験や希望を考慮し、以下のいずれかの業務を担当いただきます。案件やキャリア志向に応じてプロジェクト配置やチーム間連携も柔軟に行いますので、専門知識の幅を広げながら成長いただけます。公共分野の知識がなくても、入社後にしっかりとフォローいたします。業務例 ①クラウド基盤の設計・構築 (例:AWS/Azure/GCP/OCIなどを用いた新規サービス基盤の導入、オンプレからクラウドへの移行) ②コンテナ基盤の設計・構築 (例:KubernetesやOpenShiftを活用したマイクロサービス基盤の導入) ③AI・データ分析基盤の構築 (例:MLOps環境の整備、AIモデル運用のための基盤構築) ④仮想化基盤・プライベートクラウドの構築 (例:VMwareやOpenShiftVirtualizationなどを活用した既存システムの仮想化・統合) ⑤大規模～中小規模オンプレシステムの更改対応 (例:既存ハードウェアのリプレース、インフラのモダナイズ検討) いずれの業務も、設計から実装・運用まで幅広く関与でき、インフラエンジニアとしてキャリアを積みながら、リーダーやサブリーダーとしてチームを率いる経験を積むことができます。さらに、経験に応じてアーキテクチャ設計や技術選定に意見を反映させられるため、技術者としての成長と影響力の拡大を実感できるポジションです。

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