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フルスタックエンジニア(MLOps)の求人・転職情報

該当求人数 2 件

1~2件を表示

株式会社ギブリー

NEW

【生成AI活用|AI駆動開発】フォワードデプロイドエンジニア(FDE)

フォワードデプロイドエンジニア(FDE)

600～1,500万円

Flask

PostgreSQL

MLOps

React

Solaris

Microsoft Azure

正社員

東京都渋谷区

Givery AI Labの一員として、クライアント先に深く入り込み、生成AI/LLMを活用したソリューションを構築・展開・運用する役割です。単なる設計ではなく、コードを書き、システムを構築し、運用フェーズで起こる課題に責任を持ちます。・クライアントの業務フロー・ナレッジを深く理解し、AIソリューション(RAG、エージェント、モデル活用ワークフロー)に落とし込む・Python/TypeScript等を用いたプロトタイプ開発および本番展開・クラウド基盤(GCP/AWS等)上でのAIプラットフォーム構築・デプロイ・運用・フロントエンド/バックエンド/データパイプラインなどを含むフルスタックでコード貢献・顧客折衝・ユーザーインタビュー・ログ解析・改善施策立案までを含む伴走型実装・本番運用時のモニタリング、データドリフト対策、機能追加/改善の実行 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語ですフロントエンド:TypeScript, React バックエンド:Python AI開発:Python データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL フレームワーク:Flask インフラ:Azure, AWS, GCP 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果・年間約12億円の削減見込み組織データ・平均年齢31歳・新卒3割、中途7割・外国籍22%、出身国20カ国以上・開発職約30% ・女性執行役員在籍・育児中社員在籍技術顧問・アドバイザー東京大学名誉教授　竹内郁雄(技術顧問) https://givery.co.jp/news/n20160601/ 東京大学大学院教授　江崎浩(技術アドバイザー) https://givery.co.jp/news/20240809_1/ 東京工業大学大学院教授　岡崎直観(技術顧問) https://givery.co.jp/news/20240902_1/

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【生成AI活用|AI駆動開発】フォワードデプロイドエンジニア(FDE)

フォワードデプロイドエンジニア(FDE)

正社員

600～1,500万円

東京都渋谷区

Flask

PostgreSQL

MLOps

React

Solaris

Microsoft Azure

株式会社ギブリー

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株式会社JDSC

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【Dev】エンジニアオープンポジション/フルリモート可/フレックス/地方勤務OK【正社員】

エンジニアオープンポジション

600～1,400万円

Docker

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Next.js

MySQL

正社員

東京都文京区

●担っていただきたい役割本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バックエンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています【使用技術の一例】・バックエンド:Python, TypeScript, Go など・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています・書籍購入認証・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助・インディングエージェントの補助・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援・社会人修士・社会人博士支援制度

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