DevOpsエンジニア(PyTorch)の求人・転職情報

【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】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【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。 組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 プロセス改革と自動化推進 CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 開発効率化の推進 バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 最新技術の活用 シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 生成AIやシミュレーション技術の活用 コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※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 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

●職務内容 本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。 AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、 「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。 クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス/GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。 ●職務詳細 以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。 1.インフラ・基盤設計/運用 ・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用 ・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習/AI開発基盤の整備・最適化 ・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討 2.開発支援・DevOps領域 ・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援 ・コンテナ環境の構築・運用(開発～検証フェーズ中心) ・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備 3.横断的な役割・改善活動 ・複数のAI開発チーム(約4チーム)を横断し、 ・基盤・運用面から支援 ・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開 ・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上 ※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。 ●開発環境 ・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー ・CI/CD: GitHub Actions ・コンテナ技術: Kubernetes、Docker ・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール ・監視・可観測性: Prometheus、Grafana ・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

●コーポレートセキュリティ 貸与端末のセキュリティ インシデント対応 MS Defenderの運用、改善活動 SOC対応（アラート対応） ●プロダクトセキュリティ 事業子会社向けのセキュリティ対応 開発工程におけるセキュリティ相談 インシデント対応支援 DevSecOps（静的コードスキャン） 各事業子会社やバックオフィスの担当者とコミュニケーションをとりながら、セキュリティリスクに立ち向かうための総合的なサポートをします。 サポートの内容については特定の手法に限ることはなく、担当者個人のセキュリティ専門性の強みを活かした方法を選択していただいて構いません。 総合力を問われることは前提にありつつも、原則としては、セキュリティ技術の専門性や実務経験を基にした活動が求められます。 各現場のセキュリティリスクに立ち向かう上で、ICT本部やCTO室によって管理・運用され全社に提供されている基盤や、過去にセキュリティチームが取り組んだ施策とその成果物などを利用できます。 業務基盤としては、google workspaceを主体とし、認証・認可についてはMicrosoft EntraIDを利用しています。 開発環境はIaaS環境、githubを利用しております。 主なセキュリティツールは ●EDRとしてMicrosoft Defender for Endpoint ●ASMとしてtenable.io ●SIEMとしてSumo Logic ●脆弱性診断として、Burp Suite ●バグバウンティとしてIssueHunt 等を利用しております。 一連のセキュリティ関連業務には、時に技術以外の面で調整が必要な状況に直面する可能性があります。 そのような状況においてはセキュリティチームマネージャーが全力でサポートいたします。 また、ICT本部本部長やICT本部担当役員を通じて、経営陣や外部チームとのコミュニケーションをとることで何らかの調整ができる場合もあります。

IoTエンジニアの「オープンポジション」として、IoT事業の各ポジション(※)で幅広く検討し、最適なポジションを提案いたします。 ◆IIJのIoT事業について これまで提供してきたネットワーク、クラウド、セキュリティといったITサービスをIoT向けに進化させながら、事業発展を続けてきました。 ・お客様のIoTビジネス実現に適した形でのサービス提供 ・IoT市場の中でも先進的な自社サービス・ソリューションの開発・展開 などを通し、お客様へ新たな価値を提供しながら、IoTによる課題解決への貢献へ取り組んでおります。 ◆活躍している社員 現在当社では、 ・デバイス関連の技術を背景にソリューション企画へ携わる社員 ・ソフトウェア開発と共にデバイス技術にも携わるエンジニア などが多数活躍しており、どのような背景の方でも、IoTサービスの開発へ携わりたい思いを叶える環境が提供できるのではと考えております。 ◆※検討対象のポジション ・IoTソリューション営業/企画営業 ・IoTサービス企画・開発エンジニア ・IoTサービスインフラ構築・運用エンジニア ・開発/運用エンジニア(バックエンド) ・開発エンジニア(WEBアプリケーション)

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

急成長する自社プロダクトを技術で支える SRE を募集します。 最先端の LLM 技術を活用したプロダクトでは、ユーザー体験の根幹となる「サービスの信頼性」を追求します。 もう一方のプロダクトでは、将来の事業拡大を見据えた「インフラ刷新とコスト最適化」を、大きな裁量のもとリードしていただきます。 安定稼働と事業成長の両輪を支える、非常に重要なポジションです。 あなたの技術力で、プロダクトの未来を支えてください。 ●具体的には ・プロダクトの特性に合わせたSLI/SLOの策定と、モニタリング環境の設計・構築 ・外部API(LLM)連携部分の安定稼働に向けた、継続的な監視とプロアクティブなパフォーマンス改善 ・将来的なアクセス増加に耐えうる、スケーラブルなインフラ基盤の再設計と技術選定のリード ・クラウド利用料の継続的なモニタリングと分析に基づいた、インフラコストの最適化 ※これまでのご経験領域やお持ちの知識に応じて、可能な業務からご対応いただき、徐々に対応範囲を広げていただきます。 最初からすべての業務を担う必要はありません。 知識・技術をキャッチアップしながらバリューを発揮いただける方に、本ポジションをお任せしたいと考えています。 ●自社プロダクト紹介 [建設業特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」](https://www.lp.digitalbillder.com/) ・建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 ・Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計700社以上が導入。 [建設業特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」](https://hikari.akariinc.co.jp/) ・建設業特化のAIエージェント。 ・ローンチ1年で300社の契約を達成 [製造業特化の生成AIサービス「製造業AIエージェント 工/Takumi」](https://takumi.akariinc.co.jp/) ・製造業特化のAIエージェント。 ・2025年ローンチの新プロダクト ●技術スタック(一例) フロントエンド Typescript Node.js React Next.js バックエンド Typescript Node.js Python NestJS FastAPI GraphQL Hasura gRPC インフラ Terraform Kubernetes AWS Microsoft Azure AI Python Numpy Pandas Pytorch OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新の AI 開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin :自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 ●Claude Code :自然言語から高度なコード提案・改善を行い、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 ●v0.dev :高速な UI モックアップ生成により、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot :日常的なコーディング補助により、作業効率を底上げ ●Gemini :Deep Research や Python 実行を活用した情報検索・解析で、調査および設計の精度を向上