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タイトル
Text copied to clipboard!AIプラットフォームエンジニア
説明
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私たちは、AIプラットフォームの設計、開発、運用を担当する優秀なAIプラットフォームエンジニアを募集しています。このポジションでは、機械学習モデルのデプロイメント、スケーラビリティの向上、データパイプラインの最適化など、AIシステムの基盤を構築し、維持する役割を担います。AI技術の進化に伴い、企業がより効率的にAIを活用できるようにするためのプラットフォームを開発することが求められます。
この役割では、クラウドコンピューティング、コンテナ技術、データエンジニアリング、MLOpsの知識を活用し、AIモデルのライフサイクル全体を管理します。AIプラットフォームの信頼性、拡張性、セキュリティを確保しながら、開発チームと協力して最適なソリューションを提供することが求められます。
主な業務内容には、AIワークフローの自動化、データ処理パイプラインの構築、クラウド環境でのAIモデルのデプロイメント、モニタリングシステムの開発などが含まれます。また、最新のAI技術やツールを活用し、プラットフォームの継続的な改善を行うことも重要な業務の一つです。
このポジションでは、ソフトウェアエンジニアリングのスキルに加え、AIや機械学習の知識、クラウドプラットフォームの経験が求められます。チームと協力しながら、最先端のAI技術を活用し、企業のAI活用を支援することに興味がある方を歓迎します。
責任
Text copied to clipboard!- AIプラットフォームの設計、開発、運用
- 機械学習モデルのデプロイメントと管理
- データパイプラインの構築と最適化
- クラウド環境でのAIシステムのスケーリング
- AIワークフローの自動化と最適化
- セキュリティとコンプライアンスの確保
- システムのモニタリングとパフォーマンス最適化
- 開発チームとの連携による技術的課題の解決
要件
Text copied to clipboard!- ソフトウェアエンジニアリングの経験
- 機械学習やAIの基礎知識
- クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の経験
- コンテナ技術（Docker、Kubernetesなど）の知識
- データパイプラインの構築経験
- MLOpsの知識と実務経験
- セキュリティとスケーラビリティに関する理解
- チームでの協力とコミュニケーション能力
潜在的な面接質問
Text copied to clipboard!- AIプラットフォームの開発経験について教えてください。
- 機械学習モデルのデプロイメントに関する課題をどのように解決しましたか？
- クラウド環境でのスケーラビリティをどのように確保しますか？
- データパイプラインの最適化に関する経験を教えてください。
- MLOpsのベストプラクティスについてどのように考えていますか？
- セキュリティとコンプライアンスをどのように確保しますか？
- チームでの技術的な課題をどのように解決しましたか？
- 最新のAI技術やツールについてどのように学んでいますか？
