DevOpsエンジニア(MLOps)の求人・転職情報

【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

【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

【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

●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